基于VSM计算相似度(含Python代码)

最新推荐文章于 2020-07-05 00:55:32 发布
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分类专栏： learning 文章标签： 自然语言处理 相似度计算

【本文核心来源于：http://www.cnblogs.com/eastmount/p/5055913.html】

计算相似度的基本思想：

1、分别统计两个文档的关键词；

2、两篇文章的关键词合并成一个集合，相同的合并，不同的添加

3、计算每篇文章对这个集合的词的词频，TF-IDF计算其权重

4、生成两篇文章各自的词频向量

5、计算两个向量的余弦相似度，值越小越相似

详细代码见上述链接

Python简单实现基于VSM的余弦相似度计算
LYX_WIN
11-07 246
其中由于只需要计算InfoBox消息盒的相似度，不会存在一些故不需要计算TF-IDF值，通过词频就可以表示权重，在代码中简单添加循环后，可以计算百度百科的“故宫”与互动百科不同实体的相似度，运行结果如下所示，可以发现“北京故宫”和“故宫”相似度最高。这样，就需要一群你喜欢的文章，才可以计算IDF值。简言之，判断一篇文章是否是你喜欢的文章，即将文章抽象成一个向量，该向量由n个词Term组成，每个词都有一个权重（Term Weight），不同的词根据自己在文档中的权重来影响文档相关性的重要程度。
pythonNLP-文本相似度计算-Demo
Kang_TJU的博客
12-20 6996
参照博客[我爱自然语言处理]里面的如何计算两个文本的相似度系列，把代码自己实现了一遍，对整个流程有了了解。纯属个人记录，新手想学习可直接去上面的博客学习，讲的非常好。代码#-*- coding:utf-8 import gensim from gensim import corpora, models, similarities import traceback documents = [ "Shi
vsm模型计算文本相似度
03-29
1.采用经典的vsm模型实现的文本相似度计算。 2.采用中科院ictclas的开源分词系统 3.包含全部实现源码
向量空间模型(VSM) (转)
weixin_30664051的博客
01-07 513
向量空间模型将文档映射为一个特征向量V(d)=(t1,ω1(d)；…；tn, ωn(d))，其中ti(i=1,2, …,n)为一列互不雷同的词条项，ωi(d)为ti在d中的权值, 一般被定义为ti在d中出现频率tfi(d)的函数，即 。 在信息检索中常用的词条权值计算方法为 TF-IDF 函数，其中N为所有文档的数目，ni为含有词条ti的文档数目。TF-IDF公式有很多变种，下面是一个常用...
基于Python实现VSM余弦相似度计算
05-30
用2.7版本Python实现比较2个文档的相似度计算，采用余弦相似度方法，main函数中的fileName1和fileName2是自己构造的数据集，把这几个文档放在一起就可以运行。
Python-基于同义词词林知网指纹字词向量向量空间模型的句子相似度计算
08-10
self complement of Sentence Similarity compute based on cilin, hownet, simhash, wordvector,vsm models，基于同义词词林，知网，指纹，字词向量，向量空间模型的句子相似度计算。
Python实现中文句子相似度计算项目源代码分析
资源摘要信息: "Python基于同义词词林，知网，指纹，字词向量，向量空间模型的句子相似度计算项目源代码" 在本项目中，开发者通过Python语言实现了基于多种技术的中文句子相似度计算。项目主要包含两个级别的计算...
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【转载】向量空间模型VSM及余弦计算
dreamzuora的博客
01-23 876
向量空间模型VSM及余弦计算 向量空间模型的基本思想是把文档简化为以特征项（关键词）的权重为分量的N维向量表示。 这个模型假设词与词间不相关（这个前提造成这个模型无法进行语义相关的判断，向量空间模型的缺点在于关键词之间的线性无关的假说前提），用向量来表示文本，从而简化了文本中的关键词之间的复杂关系，文档用十分简单的向量表示，使得模型具备了可计算性。 在向量空间模型中，文本泛指各种机器可读的记...
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vsm向量空间模型java实现（源码）
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vsm向量空间模型java实现（源码) 已经测试了，可以直接导入eclipse使用。
vsm实现c语言实现
02-21
vsm的c语言实现 特征词典生成 倒排索引表生成 向量空间模型生成 打印第3个向量
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基于python3 编写的VSM模型构建样例，包含分词处理后的输入文件以及停用词文件
VSM支撑向量机算法
04-02
VSM算法的完整程序，包括随机数，VSM算法的实现和详细的程序解释。适合初学该算法的朋友们学习
简简单单的说明向量空间模型（VSM）
cuidongdong1234的专栏
11-04 1143
向量空间模型（VSM）即(Vector Space Model)。
vsm向量空间模型实现
panjiao119的博客
09-27 928
简介代码实现总结 一.简介  在检索当中，主要涉及了两个核心问题:  I.相似度计算  II.索引的建立  索引建立参考链接： http://blog.youkuaiyun.com/malefactor/article/details/7256305 这里我们重点讲解第一个问题  1.1整体流程如图：    1.2在整个流程当中，第二步骤和第三步骤对于效果影响很多，故此很关键 
向量空间模型（VSM）一种文本相似度算法
hzq20081121107的专栏
02-17 1200
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信息检索系统——VSM算法实现
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匹配文档样例 查询样例 匹配结果样例 python–源码如下 import math from tqdm import tqdm df_dict={} global docs_num #一个全局变量，保留全部文档数 docs_num=0 def doc_pl(doc): #求出文档中的词频数，及总词数，用于tf-idf的计算 word_list=doc.split() num=0 word_pl={} for word in word_list[1:
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