算法选择与实现
分词算法：在汉语处理中，分词是至关重要的一步。我们采用了业界lingxian的分词算法，该算法不仅能够高效地识别并切分词汇，还具备对新词的学习能力，能够自适应地更新词库。通过深度学习技术的应用，分词算法在准确率和效率上都有了显著提升，为后续的文本处理工作奠定了坚实的基础。
特征提取：特征提取作为文本处理的核心环节，直接决定了后续分析的准确性和有效性。我们综合运用了多种特征提取方法，包括词频统计、TF-IDF以及基于预训练模型的特征表示等。这些方法能够从不同角度捕捉文本的特征信息，为后续的相似度计算和分类任务提供了丰富而准确的特征输入。
相似度计算：相似度计算是衡量文本之间相似程度的重要手段。我们采用了先进的余弦相似性计算方法，该方法能够有效地衡量高维向量之间的夹角，从而判断文本的相似性。我们还引入了其他相似度计算方法进行对比和补充，以提高计算结果的准确性和可靠性。
分类算法：针对文本分类任务，我们选择了表现zhuoyue的机器学习算法作为核心驱动力。这些算法经过大量数据集的训练和优化，具备了高精度和高效率的特点。我们根据实际需求和数据集特点选择了合适的分类算法，并通过交叉验证等方法对模型进行了优化和调整，以确保分类结果的准确性和稳定性。我们还引入了集成学习等技术来提升分类性能。
