文本相似度服务提供不同文本之间相似度的计算，并输出一个介于0到1之间的分数，分数越大则文本之间的相似度越高。文本相似度可以帮助用户快速实现推荐、检索、排序等应用。

文本相似度，顾名思义是指两个文本（文章）之间的相似度，在搜索引擎、推荐系统、论文鉴定、机器翻译、自动应答、命名实体识别、拼写纠错等领域有广泛的应用。

总的来说，文本相似度是自然语言处理（NLP）中必不可少的重要环节，几乎所有 NLP 的领域都会涉及到！

与之相对应的，还有一个概念——文本距离——指的是两个文本之间的距离。文本距离和文本相似度是负相关的——距离小，“离得近”，相似度高；距离大，“离得远”，相似度低。业务上不会对这两个概念进行严格区分，有时用文本距离，有时则会用文本相似度。

在自然语言处理过程中，经常会涉及到如何度量两个文本之间的相似性，我们都知道文本是一种高维的语义空间，如何对其进行抽象分解，从而能够站在数学角度去量化其相似性。而有了文本之间相似性的度量方式，我们便可以利用划分法的K-means、基于密度的DBSCAN或者是基于模型的概率方法进行文本之间的聚类分析；另一方面，我们也可以利用文本之间的相似性对大规模语料进行去重预处理，或者找寻某一实体名称的相关名称（模糊匹配）。