是需要我自己读段落，或按标点我拆分数据，自己做向量化，然后embedding 来排查么？还是aspose 有什么好的方案。
概要
Aspose.Words 可以直接比较两篇 Word（或 PDF、HTML）文档并生成标记了插入、删除、移动的差异文档。但它只返回可视化的差异，不会提供数值化的相似度（如相似度百分比或向量余弦相似度）。如果您需要 可量化的相似度分数，需要自行提取文本并使用嵌入模型进行向量化；如果仅需要人工审阅的差异对比，则可以直接使用 Aspose.Words 的 Compare 功能。
原因
| 方案 | 工作原理 | 适用场景 | 限制 |
|---|---|---|---|
| Aspose.Words Compare | 逐段落、表格、图片等结构单元进行规则比较，生成带有“插入/删除”标记的文档。 | 需要直观的差异展示、审阅修改历史、生成审计报告。 | 只返回差异文档，不提供相似度数值；在极其复杂的布局下可能出现额外的空段落（这属于已知的边缘情况）。 |
| 自行提取文本 + 嵌入模型 | 使用 Document.GetText() 提取纯文本 → 按段落/句子拆分 → 调用向量化服务（如 OpenAI、Sentence‑Transformers、Azure AI） → 计算余弦相似度或其他距离。 |
需要数值化的相似度、对语义改写或同义词容错、批量自动化评估相似度阈值。 | 需要自行搭建或调用向量化模型，且需自行决定如何处理表格、图片等非文本信息的权重。 |
后续操作
- 确认需求
- 只需要可视化差异 → 采用 Aspose.Words Compare。
- 需要相似度分数或批量自动化 → 采用文本提取 + 向量化方案。
- 使用 Aspose.Words Compare（Node.js 示例）
const asposewords = require('asposewordscloud');
const client = new asposewords.WordsApiClient('YOUR_CLIENT_ID', 'YOUR_CLIENT_SECRET');
async function compareDocs() {
const request = new asposewords.models.CompareDocumentRequest({
sourceFile: "c1_doc1.docx",
targetFile: "c1_doc2.docx",
outputPath: "compare_result.docx"
});
const result = await client.compareDocument(request);
console.log("比较完成，结果保存在:", result.path);
}
compareDocs();
- 运行后会在
compare_result.docx中看到插入/删除的高亮标记。 - 若出现意外的空段落，请确认使用的 Aspose.Words 为最近的稳定版本，并在 Release Notes 中查找 “compare extra paragraph” 相关说明；如仍有异常，可将样例文件提交给内部团队进一步排查。
- 构建语义相似度工作流（C# 示例）
using Aspose.Words;
using System.Net.Http;
using System.Text.Json;
using System.Threading.Tasks;
1. 提取纯文本
Document doc1 = new Document("c1_doc1.docx");
Document doc2 = new Document("c1_doc2.docx");
string text1 = doc1.GetText();
string text2 = doc2.GetText();
2. 按段落拆分（可自行改为句子或标点）
var paragraphs1 = text1.Split(new[] { "\r\n", "\n" }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
var paragraphs2 = text2.Split(new[] { "\r\n", "\n" }, StringSplitOptions.RemoveEmptyEntries);
3. 调用外部嵌入服务（以 OpenAI 为例）
async Task<float[]> GetEmbeddingAsync(string input)
{
using var http = new HttpClient();
var payload = new
{
model = "text-embedding-ada-002",
input = input
};
var response = await http.PostAsync(
"
new StringContent(JsonSerializer.Serialize(payload), System.Text.Encoding.UTF8, "application/json"));
var json = await response.Content.ReadAsStringAsync();
var doc = JsonDocument.Parse(json);
return doc.RootElement.GetProperty("data")[0].GetProperty("embedding")
.Deserialize<float[]>();
}
4. 计算余弦相似度（示例对全文向量）
float[] vec1 = await GetEmbeddingAsync(string.Join("\n", paragraphs1));
float[] vec2 = await GetEmbeddingAsync(string.Join("\n", paragraphs2));
double CosineSimilarity(float[] a, float[] b)
{
double dot = 0, normA = 0, normB = 0;
for (int i = 0; i < a.Length; i++)
{
dot += a[i] * b[i];
normA += a[i] * a[i];
normB += b[i] * b[i];
}
return dot / (Math.Sqrt(normA) * Math.Sqrt(normB));
}
double similarity = CosineSimilarity(vec1, vec2);
Console.WriteLine($"两篇文档的语义相似度：{similarity:P2}");
- 代码先用 Aspose.Words 提取文本，再通过外部嵌入服务得到向量，最后计算余弦相似度。
- 如需更细粒度（段落或句子级）比较，可对每个段落分别向量化并构建相似度矩阵，再依据业务阈值判断“相似”。
- 后续检查与优化
- 版本确认：确保使用的 Aspose.Words 为官方发布的最新稳定版。
- 性能考量：批量比较大量文档时，建议在本地部署开源的 Sentence‑Transformers 模型，以降低对云 API 的调用频率。
- 非文本元素处理：如果表格、图片等信息对相似度评估有影响，可在提取文本前遍历文档节点（
NodeType.Table、NodeType.Shape），将其描述（如 “[Table: 3×2]”）加入到文本中，以提升相似度计算的完整性。
- 提供补充信息（可选）
- 您的开发语言/平台（C#, Java, Node.js 等）。
- 需要比较的文档格式（仅 DOCX，还是包括 PDF/HTML）。
- 是否需要批量或实时计算。
- 对相似度的阈值或业务规则的具体要求。
后续操作（行动计划）
- 明确是仅需差异可视化还是需要数值化相似度。
- 若仅需差异，按照示例 2 中的代码调用
CompareDocument并检查生成的差异文档。 - 若需相似度分数，按照示例 3 中的步骤实现文本提取 → 向量化 → 余弦相似度计算。
- 根据业务需求决定是否进一步优化（本地模型部署、非文本元素加权等）。
- 将上述信息反馈给我们，以便提供更贴合您环境的完整示例或进一步的性能调优建议。