一键分析文本相似度！我用Streamlit开发了一个智能文本对比神器，于大爷.在线工具集

✨ 在线秒算 | 多维分析 | 精准对比 | 支持中英文

一、痛点暴击：你是否遇到过这些困扰？

❌ 手动逐字对比文本，费时费力还容易出错
❌ 抄袭检测工具收费太贵，小项目用不起
❌ 简单的文本对比工具无法给出详细分析
❌ 现有工具要么太简陋，要么太复杂

二、解决方案：智能文本相似度分析工具

👉 在线体验：https://yudaye.site/txt_compare
（免登录，电脑手机都能用）

2.1 核心特性

🚀 6种专业算法，多维度分析相似度
💫 可视化展示，结果一目了然
⚡️ 毫秒级响应，支持1000字符以内文本
🌈 中英文混合支持，通用性强
🎯 详细的算法说明，助你选择合适指标

2.2 技术实现

整个工具基于Streamlit + textdistance库开发，核心代码非常简洁：

import streamlit as st
import textdistance

# 1. 界面布局
col1, col2 = st.columns(2)
with col1:
    text1 = st.text_area("📝 文本 1", height=150)
with col2:
    text2 = st.text_area("📝 文本 2", height=150)

# 2. 相似度计算
if st.button("🔍 开始分析"):
    # Levenshtein距离
    lev = textdistance.levenshtein(text1, text2)
    st.metric("Levenshtein距离", f"{lev:.4f}", "越小越相似")
    
    # Cosine相似度
    cos = textdistance.cosine(text1, text2)
    st.metric("Cosine相似度", f"{cos:.4f}", "越大越相似")
    
    # 更多算法...

2.3 完整实现

这里展示一些关键代码片段：

页面样式设置：

st.markdown("""
    <style>
    .stButton > button {
        width: 100%;
        padding: 12px 20px;
        border-radius: 8px;
        background: linear-gradient(to right, #9b59b6, #b39ddb);
        color: white;
        font-weight: 600;
        transition: all 0.3s ease;
    }
    
    .stButton > button:hover {
        transform: translateY(-2px);
        box-shadow: 0 6px 8px rgba(52, 152, 219, 0.3);
    }
    </style>
""", unsafe_allow_html=True)

多算法实现：

# 使用tabs组织结果展示
tab1, tab2 = st.tabs(["📊 计算结果", "ℹ️ 详细说明"])

with tab1:
    # 展示距离计算结果
    metric_col1, metric_col2, metric_col3 = st.columns(3)
    
    with metric_col1:
        lev = textdistance.levenshtein(text1, text2)
        st.metric(
            label="Levenshtein距离",
            value=f"{lev:.4f}",
            delta="越小越相似"
        )
    
    with metric_col2:
        ham = textdistance.hamming(text1, text2)
        st.metric(
            label="Hamming距离", 
            value=f"{ham:.4f}",
            delta="越小越相似"
        )

算法说明展示：

with tab2:
    st.markdown("""
    ### 距离指标说明
    - **Levenshtein距离**: 计算将一个字符串转换为另一个字符串所需的最小编辑次数
    - **Hamming距离**: 计算两个等长字符串对应位置上不同字符的数量
    - **Cosine相似度**: 将文本转换为向量，计算向量夹角的余弦值
    """)

三、应用场景

📚 论文查重初筛
📝 文案相似度对比
🔍 简单抄袭检测
📊 文本差异分析
🎯 关键词匹配度检查

四、使用效果

实际使用效果非常直观：

输入两段文本
点击"开始分析"
立即获得6种算法的相似度分析结果
查看详细说明，选择最适合的指标

五、项目亮点

🎨 界面设计
- 简洁直观的双栏布局
- 渐变色按钮增强交互体验
- 结果展示清晰明了
🛠 技术特色
- 使用textdistance库，支持多种算法
- Streamlit实现快速部署
- 优化的用户交互体验
💡 创新点
- 多算法对比分析
- 详细的算法说明
- 精美的可视化展示

六、未来规划

📈 支持更多相似度算法
🎯 添加批量文本对比功能
📊 增加差异可视化展示
🚀 优化大文本处理性能

八、作者信息

📧 邮箱：6686496@qq.com
🌐 主页：https://yudaye.site

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