一般计算两段文本相似度，会通过两段文本的矩阵向量的cosθ值，值越接近1就越相似，那么矩阵向量怎么合理的表示就很关键。

一般想到的是通过CountVectorizer或者TfidfVectorizer来提取向量矩阵，两者有一些不同，谁更合适呢？

1、CountVectorizer
简单的计算关键词在文本中出现的频率，也就是计算词频（Term Frequency, TF），这会带来一个问题：有些单词是在整个语料库里面很普遍的，但是他并不稀缺，CountVectorizer对常见词和罕见词一视同仁，高词频的常见词在特征向量中占有很大的权重，可能淹没真正重要的主题词。

2、TfidfVectorizer
TfidfVectorizer除了计算TF之外，还引入了IDF（Inverse Document Frequency，逆向文档频率）的概念：

云享研发中心 > （三）计算两段文本的相似度 > image2025-6-25_14-20-12.png

TF * IDF更能反应当前语料库中某个文档片段的特征

综上所述，要计算两段文本的相似度，使用TfidfVectorizer更合适。