Евклидово расстояние между двумя объектами равно нулю, если они идентичны, то есть все их координаты совпадают. В контексте сравнения текстов с использованием TF-IDF это означает, что документ, преобразованный с помощью TF-IDF, имеет одинаковые весовые значения для всех признаков, что указывает на полное совпадение.
Если TF-IDF в вашем случае возвращает нулевое расстояние между документами, это может быть связано с тем, что:
1. **Документы заполнены одинаковыми терминами**, и их веса идентичны.
2. **Запросы и документы слишком короткие или специфичные**, что приводит к избыточной схожести.
Чтобы исправить эту ситуацию и лучше оценивать схожесть текстов, вы можете рассмотреть следующие подходы:
1. **Используйте дополнительные метрики**: Вместо Евклидова расстояния попробуйте использовать другие метрики, такие как Коши, Жаккард или косинусное расстояние. Косинусное расстояние, в частности, может быть полезным для оценки угла между векторами, что позволяет учитывать схожесть даже при нормированных векторах.
2. **Нормализация векторов**: Убедитесь, что вы нормализуете свои векторы перед расчетом расстояния.
3. **Преобразование**: Попробуйте использовать комбинацию TF-IDF и других методов векторизации, таких как Word2Vec, FastText, или преобразования через BERT. Эти модели могут лучше улавливать смысл и контекст слов, чем стандартный TF-IDF.
4. **Сравнение по метрикам сходства**: Рассмотрите возможность использования методов машинного обучения для обучения модели на основании ваших текстов. Это может помочь выделить важные характеристики и снизить количество ложных совпадений.
5. **Изменение процесса предобработки текста**: Убедитесь, что вы правильно обрабатываете текст (например, удаляете или обрабатываете стоп-слова, лемматизируете и т.д.).
6. **Использование алгоритмов кластеризации или классификации**: Попробуйте сгруппировать или классифицировать тексты и использовать эти группы для определения похожести.
В итоге, ключевым элементом является выбор правильной метрики и подхода, который лучше всего соответствует вашим данным и целям анализа.