本项目利用Python编程语言实现了Jaccard相似度算法，旨在量化并评估英文新闻标题之间的相似程度，为内容筛选与推荐提供技术支持。
在Missiondata.csv文件中包含了一个新闻标题列表，任务是通过近似检测方法使用Jaccard相似度来识别相似的文章，并将结果保存到csv文件中。不同文章之间用空行隔开。
工作思路如下：
1. 两个词作为一段进行计算。
2. 计算时如果末尾不足则截掉。
3. 如果Jaccard相关系数大于0.5，则认为这两个新闻标题相似。
4. 使用并查集将相似的文章合并在一起。
代码实现使用了pandas、nltk和numpy库，下面是一个类的定义：
```python
import pandas as pd
import nltk
import numpy as np
class Jaccard:
def __init__(self, _len):
# _len 是步长值，用于语句切分时指定每段的长度。
self._len = _len
```
这个类的主要目的是为了计算Jaccard相似度并根据给定的参数进行文章分割。
5星
