第二章：关键词与文章相似度

最新推荐文章于 2023-10-12 00:17:27 发布
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本文介绍了使用BeautifulSoup解析HTML结构，以及通过jieba进行中文分词的方法。详细讲解了自定义词典、词性标注、关键词提取，并展示了如何利用VSM模型表示文本，最后讨论了文本相似性计算。

BeautifulSoup查看结构

把html转换成字符串，提取字符串中的内容

中文分词介绍

jieba分词

自定义词典与词性

当创新办和云计算识别不出来时，外加字典

当不知道往字典中加入新词设置多大频率时，可以参考suggest,tag是词性的意思

删除词

关键词的提取方法

jieba提取关键词

自定义idf文件的预测

jieba中使用textrank提取关键词

文本VSM的表示方法

EXCEPT是要删除的词，POS_include是要保留的词性

借助“ ”.join把unicode转换为字符串

排除频率为1的词（7000变为3000）

输出前20个频率最高的词

将词转换为id值

文本相似性计算

字典保存与加载

加载上面保存的语料

计算出相似的文本

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一、文本相似度 相似度度量指的是计算个体间相似程度，一般使用距离来度量，相似度值越小，距离越大，相似度值越大，距离越小。在说明文本相似度概念和计算方式之前，先回顾下余弦相似度。 1.余弦相似度 衡量文本相似度最常用的方法是使用余弦相似度。 – 空间中，两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体之间差异的大小 – 余弦值接近1，夹角趋于0，表明两个向量越相似 – 余弦值接近0，夹角趋于90...
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