文字相似度的計算方法有很多，這裡簡單記錄一下
傳統的vsm模型：
計算文字相似度的時候主要是使用tfidf來協助生成文件向量
整個文件集合有多少詞，就是多少維度
每個文件中的詞用tfidf來生成權重，用權重來表示文件的向量
生成向量後，就可以計算相似度了，用夾角余弦
當然這裡詞的權重的生成方式還有很多，也可以用其他的
這個的方式也比較簡單，主要是先生成文件 - 詞矩陣
矩陣中的內容就是文件**現該詞的頻數
然後用svd分解矩陣得到三個矩陣
c = usv
然後每個文件向量分別和usv相乘得到向量
文字相似度計算還是夾角余弦
至於降低維度，就要對s進行奇異值削減了
計算文字相似度
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