Как можно использовать NLP-Python для сравнения текстов и выявления их сходства?

Сравнение текстов и выявление их сходства с использованием NLP-техник может быть выполнено с помощью различных методов и подходов. 

Одним из наиболее распространенных методов является использование "мешка слов" (bag of words) и TF-IDF векторизации. При этом каждый текст представляется в виде набора слов или токенов, а затем вычисляется векторная модель на основе того, насколько часто каждое слово (или токен) появляется в данном тексте по сравнению с остальными текстами из набора или корпуса. Затем вычисляются расстояния или сходства между векторами текстов для определения их схожести.

Другим популярным методом является использование алгоритмов сравнения текстов, таких как косинусное сходство (cosine similarity) или Jaccard similarity. Косинусное сходство измеряет косинус угла между векторами текстовых данных и позволяет оценить их схожесть. Jaccard similarity, с другой стороны, измеряет отношение общих слов или токенов между текстами к общему числу уникальных слов или токенов.

Вы можете найти дополнительную информацию по этой теме в следующих литературных источниках:

1. "Natural Language Processing with Python" (Steven Bird, Ewan Klein, Edward Loper) - книга, которая предоставляет подробное введение в область обработки естественного языка с использованием Python и библиотеки NLTK. Она также содержит главу, посвященную сравнению текстов и их сходству.
  
2. "Text Analytics with Python: A Practical Real-World Approach to Gaining Actionable Insights from Your Data" (Dipanjan Sarkar) - книга, которая предлагает практическое введение в анализ текстовых данных с помощью Python и библиотеки scikit-learn. Она также содержит главу, посвященную сравнению текстов и выявлению их сходства.

3. "Taming Text: How to Find, Organize, and Manipulate It" (Grant S. Ingersoll, Thomas S. Morton, Andrew L. Farris) - книга, которая предоставляет комплексное руководство по обработке текстовых данных с использованием NLP-инструментов. Она покрывает различные темы, включая сравнение текстов и их сходство.

Надеюсь, что эти ресурсы помогут вам начать работу с сравнением текстов при использовании NLP-Python.

Как выполнить последующие действия, сравнив текст с предварительно подготовленным? 

 Для классификации текста с использованием подготовленного набора действий, можно использовать алгоритмы машинного обучения, такие как Tensorflow + Keras. Такая задача называется задачей классификации текста. Вам потребуется подготовить набор меток (labels) для различных действий, а затем классифицировать новый текст, чтобы определить к какой группе он относится. Код для выполнения соответствующего действия будет выполняться в зависимости от присвоенной метки. Если вы ищете способ сравнить два текста на похожесть, это более сложная задача. Вам необходимо определить критерии похожести, выбрать методы кодирования и выбрать метрику "дистанции", например, косинусное сходство. Для таких задач можно использовать библиотеки, такие как scikit-learn, Tensorflow + Keras и NLTK. Рекомендую ознакомиться с этим обширным руководством, чтобы понять все детали и варианты подхода к задаче. Но если вы хотите просто сопоставить новый текст с готовым набором действий, то достаточно использовать методы классификации текста.