使用python对Excel文件的指定一列的中文新闻文本内容进行文本相似度计算和去重删除海明距离大于3和相似度高于08的文本行

以下是基于Python的示例代码，用于计算Excel文件中一列中文本的相似度并删除重复行：

import pandas as pd
import jieba
from gensim import corpora, models, similarities

# 读取Excel文件
df = pd.read_excel('news.xlsx')

# 提取指定列
text_list = df['content'].tolist()

# 分词并去除停用词
stopwords = set(['的', '了', '和', '是', '在', '有', '不', '我', '他', '这', '也', '就', '到', '人', '说', '要', '你', '她', '我们', '会', '吗', '还', '一个', '来', '没', '但', '那'])
texts = [[word for word in jieba.cut(str(text)) if word not in stopwords] for text in text_list]

# 构建词典和语料库
dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]

# 计算文本相似度
tfidf = models.TfidfModel(corpus)
index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))
similarity_matrix = index[tfidf[corpus]]

# 删除重复行
drop_index = []
for i in range(len(similarity_matrix)):
    for j in range(i+1, len(similarity_matrix)):
        if j not in drop_index and similarity_matrix[i][j] > 0.8 and similarity_matrix[i][j] < 0.999:
            if abs(similarity_matrix[i][j] - 1) <= 0.03:
                drop_index.append(j)
df.drop(drop_index, inplace=True)

# 删除海明距离大于3的行
for i in range(len(text_list)):
    for j in range(i+1, len(text_list)):
        if j not in drop_index:
            distance = sum([1 for k in range(len(text_list[i])) if text_list[i][k] != text_list[j][k]])
            if distance > 3:
                drop_index.append(j)
df.drop(drop_index, inplace=True)

# 输出结果
df.to_excel('news_processed.xlsx', index=False)

该代码先读取Excel文件，然后提取指定列中文本，对文本进行分词并去除停用词。接着，通过构建词典和语料库，计算文本相似度。最后，删除重复行和海明距离大于3的行，并将结果输出到Excel文件中