token_set_ratio()函数介绍及如何在中文文本中使用它

token_set_ratio()函数是fuzzywuzzy库中的一个函数，用于计算两个字符串之间的相似度。

该函数首先将两个字符串分割成一个个的token，然后去除其中的重复token，并计算两个字符串之间重叠token的比率。最后返回一个0到100之间的相似度分数，表示两个字符串之间的相似程度。

在中文文本中使用token_set_ratio()函数，首先需要将中文文本进行分词处理。我们可以使用jieba库进行中文分词。jieba库是Python中常用的中文分词工具，可以将中文文本切分成一个个的词语。

以下是一个使用token_set_ratio()函数计算中文文本相似度的例子：

from fuzzywuzzy import fuzz
import jieba

def get_similarity_score(text1, text2):
    # 对中文文本进行分词
    tokens1 = jieba.lcut(text1)
    tokens2 = jieba.lcut(text2)

    # 计算相似度分数
    score = fuzz.token_set_ratio(tokens1, tokens2)
    return score

text1 = "我喜欢看电影"
text2 = "我喜欢看电视剧"

similarity_score = get_similarity_score(text1, text2)
print(similarity_score)

在上面的例子中，我们首先将两个中文文本进行分词处理，然后使用fuzz.token_set_ratio()函数计算相似度分数。

注意，在使用token_set_ratio()函数之前，我们需要将中文文本进行分词处理，这样才能正确计算token的重叠比率。在这里我们使用jieba库进行中文分词，将中文文本切分成一个个的词语。

最后，打印输出的similarity_score即为两个中文文本之间的相似度分数。