在计算语义相似度中，我看网上说要加range，我不知道往哪里加？

行宫见月伤心色，夜雨闻铃肠断声。

大家好，我是皮皮。

一、前言

前几天在Python白银交流群【王王雪饼】问了一个Python处理语义相似度的问题，这里拿出来给大家分享下。

二、实现过程

这里【eric】了解到她的原始数据和停用词啥的都在自己的，代码套用的作者的，估计还是会遇到些问题的，如下图所示：

后来【甯同学】给了一个解决办法，如下图所示：

加上之后，顺利地解决了粉丝的问题。

需要加上如下的代码，即可解决问题。

model=gensim.models.Word2Vec(sentences=cut_result_list_2, min_count=int(min_count_num), vector_size=100, window=4, workers=4) 

更改之后，自己顺利的跑出来了结果。

皆大欢喜。

三、总结

大家好，我是皮皮。这篇文章主要盘点了一个Python处理语义相似度的问题，文中针对该问题，给出了具体的解析和代码实现，帮助粉丝顺利解决了问题。

最后感谢粉丝【王王雪饼】提问，感谢【姜明松】、【甯同学】、【论草莓如何成为冻干莓】给出的思路和代码解析，感谢【eric】、【zhaoii】等人参与学习交流。

【提问补充】温馨提示，大家在群里提问的时候。可以注意下面几点：如果涉及到大文件数据，可以数据脱敏后，发点demo数据来（小文件的意思），然后贴点代码（可以复制的那种），记得发报错截图（截全）。代码不多的话，直接发代码文字即可，代码超过50行这样的话，发个.py文件就行。

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