我使用TFIDF来计算文章之间的相似度，但我有一个问题，它认为这两个句子是相似的:
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我该如何改进我的方法来考虑这个句子的否定呢?
有一次我不得不遇到这个问题。通常使用tf-idf很难解决这个问题，而是需要更复杂的NLP模型，即BERT，来发现句子在语义上是相似还是相反。但是，如果您的用例与示例类似，则可以执行以下操作。
我假设你的文章/文件/句子都这么简单。所以通常你会遇到两种相反意思的句子。一种是用n't/not标记，另一种是用相反的词。使用nltk库，你可以找到如果有词是相反的意思(反义词)在两个句子。这样你就可以很容易地决定了。
我添加了msayef的注释。你也可以考虑使用否定副词。