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from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

import numpy as np

import pandas as pd

import os

获取当前目录

current_dir = os.getcwd()

获取当前目录下所有xlsx文件名

xlsx_files = $file for file in os.listdir(current_dir) if file.endswith(".xlsx")$

打印xlsx文件名

for file in xlsx_files:

print(file)

读取Excel文件

excel_file = file

data = pd.read_excel(excel_file)

提取第3列和第5列的值

column3_values = data.iloc $:, 1$ # 第3列的值

column5_values = data.iloc $:, 3$ # 第5列的值

打印提取的值

print("第3列的值：")

print(column3_values)

print("\n第5列的值：")

print(column5_values)

print(len(column3_values))

print(len(column5_values))

res=\[\]

# 两段话

for i in range(len(column3_values)):

创建计数向量器

vectorizer = CountVectorizer().fit_transform( $column3_values\[i$ , column5_values $i$ ])

计算余弦相似度

cosine_sim = cosine_similarity(vectorizer)

提取余弦相似度值

similarity_value = cosine_sim $0$ $1$

if similarity_value>0.3:

res.append("正确")

elif similarity_value>0.05 and similarity_value<0.3:

res.append("部分正确")

else:

res.append("错误")

res.append(similarity_value)

print("两段话的余弦相似度：", similarity_value)

指定txt文件名

txt_file =excel_file.replace(".xlsx","")+".txt"

将列表逐行写入txt文件

with open(txt_file, 'w') as f:

for item in res:

f.write("%s\n" % item)

print("内容已写入到", txt_file)