中文短句相似度匹配方法？

Question

标准问句：延安路11号
语句一：延安路11号1单元101室
语句二：北京市延安路13号
语句二：上海黄浦区延安东路11号
如何计算 标准问句 与下面各个语句之前的相似度，并且匹配到最相似的一句？（最好能用python实现）

Answer 1

一、原始落后的VSM
网上搜索关键词“短文本 相似度”，出来的结果基本上都是以BOW（Bag of words）的VSM方案，大致流程如下：

分词 —> 提取关键词 —> 计算tf或if-idf，以向量的形式替换原文本 —> 文本相似度的问题转变为计算向量相似度
一开始这样的一个思路，很清晰明了，而且网上相应的资料也很多，然后就开搞吧。

1、把所有短文本去掉标点符号，用jieba分词分好词，去除停用词，得到分好的文本；

2、按一定规则抽取特征词汇，作为后期向量的每一维；

3、用sklearn库中的原生方法CountVectorizer、TfidfVectorizer等得到矩阵；

4、每个短文本计算对应得到的向量，采用K-Means聚类的方法进行非监督学习。

文本分类的大致思路基本上就如上所述，具体的细节调整就视实际情况而定。然而，想法是美好的，现实是残酷的，全部分好词的文本，抽取的特征词较多，即向量的维度较大，且向量是稀疏的，在使用K-Means时，会出现有个别cluster下的文本数量特别大；

Answer 2

描写春节的词语。
喜气洋洋，万事如意。恭喜发财。一帆风顺。

Answer 3

中国电锯相似的匹配方法，按照上面一个设定直接去做，我觉

Answer 4

中文短句相似度匹配方法，他的匹配方法是很多的

Answer 5

中文短句相似度的匹配方法有很多。