📚NLP小课堂 Pearson相关系数：量化文本相似性的秘密武器！✨

在自然语言处理（NLP）领域，衡量文本间的相似性至关重要。今天，让我们一起揭开Pearson相关系数的神秘面纱！📊 这个强大的工具不仅能帮助我们理解数据之间的线性关系，还能为文本分析提供科学依据。无论是学术研究还是实际应用，它都是不可或缺的一部分。

公式如下：

r = Σ((xᵢ - x̄)(yᵢ - ȳ)) / √[Σ(xᵢ - x̄)² Σ(yᵢ - ȳ)²]

是不是看起来有点复杂？别担心，Python代码轻松搞定！👇

```python

def pearson_similarity(x, y):

n = len(x)

sum_x = sum(x)

sum_y = sum(y)

sum_xy = sum([ab for a,b in zip(x,y)])

sum_x2 = sum([i2 for i in x])

sum_y2 = sum([j2 for j in y])

numerator = nsum_xy - sum_xsum_y

denominator = ((nsum_x2 - sum_x2)(nsum_y2 - sum_y2)) 0.5

return numerator / denominator if denominator else 0

```

快来试试吧！💪 每一步都让我们的文本世界更加清晰透明。西交大NLP团队的研究成果正引领这一方向，让我们一起探索更多可能性！🌟