Python文本相似度计算系统的毕业设计与实现(含源码、数据库及演示视频)
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简介：
本项目为Python文本相似度计算系统的设计与开发，包含源代码、数据库以及操作演示视频。旨在通过技术手段高效评估文档间相似性，适用于学术研究和内容管理等领域。
系统模块总体设计如下：
本系统分为前端与后端两个部分：
- 前端模块包含用户界面及交互功能，允许用户通过网页查询文本相似度。
- 后端模块则涵盖数据预处理、特征提取、相似度计算和结果展示等功能。其中，数据预处理包括对输入的文本进行清洗、分词以及去除停用词等操作；特征提取将清理后的文本转换为向量表示，并对其进行归一化以适应后续的相似度计算；利用余弦相似度算法在相似度计算模块中完成文本间的相似性评估。最后，结果展示模块负责可视化地呈现这些计算结果。
系统设计实体关系图（ER图）如下：
- 图1：系统设计ER图
总体架构采用B/S模式，前端使用HTML、CSS和JavaScript开发，后端则由Python编程实现，并通过HTTP协议与前端通信。Django框架用于Web应用的构建，MySQL数据库负责存储数据。
算法的具体流程如图所示：
- 图2：系统流程图
详细设计方面：
4.3.1 数据预处理模块
在进行数据预处理时，首先需要收集相关文本资料。可以通过网络抓取工具来获取网站上的文章或其他来源的数据作为输入材料。
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