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文本相似度度量就是衡量两个文本相似度的算法。主要包括两个步骤：将文本表示为向量（文本表示）；衡量两个向量的相似度（相似度度量）。
1 文本表示
文本表示也包括两部分：文本切分粒度（按什么粒度切分得到文本特征），如何构造特征（如何将文本特征转化成数值特征）。
1.1 文本切分粒度
可以按照字，词，n-gram对文本进行切分；当文本是长文本时，也可以利用主题模型提取关键词，来减少词的维度。
1.2 文本特征构建
特征构建就是如何将词袋模型中的词转化成向量表示。可以用one-hot，对应位置的权重可以是TF或者是TF-IDF。也可以用分布式表示word2vec。或者是google发布的simhash。
simhash:
google发布的初衷是解决亿万级别的网页去重任务。通常用于长文本，降维将长文本压缩至几个关键词表示（如取TF-IDF权重大的top k个词）。然后将关键词编码成固定长度的二进制字符串。用固定长度的编码来表示一篇文章。
2 相似度度量
（1）欧式距离
L ( x 1 , x 2 ) = ( x 1 − x 2 ) 2 L(x_1,x_2)=\sqrt{(x_1-x_2)^2} L(x1,x2)=(x1−x2)2
（2）余弦距离
用两个向量夹角的余弦值来衡量距离。
L ( x 1 , x 2 ) = x 1 ⋅ x 2 ∣ x 1 ∣ ∣ x 2 ∣ L(x_1,x_2)=\frac{x_1\cdot x_2}{|x_1||x_2|} L(x1,x2)=∣x1∣∣x2∣x1⋅x2
（3）杰卡德距离
L ( A , B ) = ∣ A ⋃ B ∣ ∣ A ⋂ B ∣ L(A,B)=\frac{|A\bigcup B|}{|A\bigcap B|} L(A,B)=∣A⋂B∣∣A⋃B∣
（4）海明距离
海明距离主要用于simhash算法。
海明距离是用特征各维度不相等的个数来衡量差异性。
（5）最小编辑距离
字符串A不断增删改直至与字符串B相等，所需要的最少修改次数作为距离的度量。一般用动态规划来求解
参考：
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