正確答案是：D: 上述所有方法均可。下面是對每種方法的專業(yè)分析：

| 方法 | 描述 | 適用于文本相似度 | 分析 |
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| **A: 詞向量模型** | 通過在大規(guī)模語料上訓(xùn)練詞向量（如Word2Vec、GloVe等），捕捉詞語的語義和上下文信息。 | 是 | 詞向量模型可以將文本表示為向量，計(jì)算文本間的歐式距離或余弦相似度來判斷相似性。優(yōu)點(diǎn)是能夠捕捉語義，但需要大量數(shù)據(jù)進(jìn)行訓(xùn)練。 |
| **B: 詞袋模型** | 統(tǒng)計(jì)文本中每個(gè)詞的出現(xiàn)頻率，不考慮詞序。 | 是 | 詞袋模型簡單易用，適合初步的文本相似度分析，但忽略了詞語之間的關(guān)系和上下文語境。通過TF-IDF加權(quán)可以在一定程度上改進(jìn)。 |
| **C: 文檔-單詞矩陣與余弦相似性** | 創(chuàng)建一個(gè)矩陣，行表示文檔，列表示詞，計(jì)算文檔向量間的余弦相似度。 | 是 | 這種方法通過衡量文檔向量的角度差異來計(jì)算相似度，適用于文本分類和聚類等任務(wù)，但同樣不捕捉詞序及上下文。 |

總之，A、B和C方法均可用于文本相似度問題，各有優(yōu)缺點(diǎn)。選擇合適的方法通常取決于具體應(yīng)用場景、數(shù)據(jù)規(guī)模和計(jì)算資源。