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from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
def to_text(item):
return f"{item['capacité']}, {item['machines']}, {item['zone']}"
corpus = [to_text(annonce)] + [to_text(e) for e in entreprises]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
similarities = cosine_similarity(X[0:1], X[1:]).flatten()
for i, score in enumerate(similarities):
print(f"{entreprises[i]['nom']} → Score : {round(score * 100, 2)}%")