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我喜歡狗
我不喜歡狗

[相似度：0.95]

我討厭狗

我不喜歡狗

如果給定文檔包含太多功能詞和代詞而不是內容詞，我們的文本相似性API可能無法檢測到相似性。

換句話說，Twinword文本相似性API只提供語義相似性。關于句法相似性，許多編程語言都提供了相應的功能。例如，PHP的Levenshtein函數可以在給定兩個字符串時提供句法得分。

我們不建議比較單詞，因為這非常有限。文本相似性API擅長比較句子或段落，以識別語義關系。

您可以構建什么？

開發者可以利用這項技術構建許多工具。以下是一些想法的簡短列表：

文檔搜索引擎，檢索最相關的文檔。
軟件，可以自動對大量文本庫進行分類。如果您有每個類別的示例文本，當給定新文本時，只需使用API查看它與哪個類別示例最相關。
抄襲檢測器，檢測兩篇論文或文章是否相關且相同，即使它們沒有使用相同的詞匯。

如果您能自動知道任何兩段文本之間的距離和關系，您將構建什么？

使用文本相似性API進行文本分類

文本相似性API的另一個極佳用例是文本分類。文本分類通常需要構建自定義的分類體系。由于創建自定義分類體系存在難度，并且更新分類體系需要時間，我們建議使用文本相似性API來獲取文本分類結果的替代方法。

這很簡單。只需嘗試使用文本相似性API來判斷給定文本與給定類別的接近程度。使用這種方法，您可以即時檢查自定義分類體系。

以下是使用文本相似性API獲取分類結果的輸入示例，以檢查給定文本是否屬于“自行車配件”類別：

文本1：騎行，戶外娛樂，體育用品，騎行，自行車，手套，頭盔，護膝，護肘

文本2：如果你騎滑板車，最安全的事情之一就是戴頭盔。有很多選擇和風格，所以你很容易找到適合自己需求的。

同樣地，對于“食品”類別，您可以嘗試以下內容（文本1是您對食品類別的理解，而文本2是自動文本分類的目標文檔）：

文本1：食品，牛奶，水，鹽，氣味，成分，味道，披薩，面包，雞湯，蘋果，香蕉，漿果

文本2：如果你騎滑板車，最安全的事情之一就是戴頭盔。有很多選擇和風格，所以你很容易找到適合自己需求的。

顯然，第一個比較會得到比第二個更高的分數。因此，給定的文檔（文本2）將被歸類為“自行車配件”類別。

集成示例：使用Twinword文本相似度API進行內容比較

簡介

在本節中，我們將通過一個簡單的Python腳本示例，展示如何集成Twinword文本相似度API來比較兩個文本片段的語義相似度。我們將使用Python的requests庫來發送API請求并獲取結果。

前提條件

確保您已經安裝了Python環境。
安裝requests庫，可以通過pip install requests命令安裝。

步驟1：獲取API密鑰

訪問Twinword API注冊并獲取您的API密鑰。

步驟2：編寫Python腳本

創建一個新的Python文件，例如text_similarity.py，并編寫以下代碼：

import requests

import json



# 您的Twinword API密鑰

API_KEY = '您的API密鑰'



# 要比較的兩個文本片段

text1 = "我討厭這只狗"

text2 = "我不喜歡這只狗"



# 設置API請求的URL和參數

url = "https://api.twinword.com/v1/text-similarity"

params = {

    'access_key': API_KEY,

    'text_1': text1,

    'text_2': text2

}



# 發送POST請求

response = requests.post(url, data=params)



# 檢查響應狀態

if response.status_code == 200:

    # 解析返回的JSON數據

    result = response.json()

    # 打印相似度分數

    print(f"相似度分數: {result['similarity']}")

else:

    print(f"請求失敗，狀態碼: {response.status_code}")