短文本相似度计算

最新推荐文章于 2020-11-22 04:24:13 发布

一个小白的自述

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分类专栏： NLP 自然语言处理

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本文详细介绍了一种短文本相似度计算的方法，包括分词、建模和模型预测三个主要步骤。通过使用jieba进行分词，去除停用词，然后建立词袋模型，并利用TF-IDF模型计算文档间的相似度。

摘要生成于 C知道，由 DeepSeek-R1 满血版支持，前往体验 >

短文本相似度计算

引用优快云**经典的一句话：调试的错误就是编程给你最好的东西，因为在每个错误上面都标志着前进的一步。
文本相似度计算步骤如下：

分词；

 def tokenization(self, line):
        result = []
        words = jieba.lcut(line)
        for word in words:
            if word not in self.stop_word_list('../data/stopwords.txt'):
                result.append(word)
        return result

2.建模；

 def train_text(self, train_data_path):
        corpus = self.read_data_from_text(train_data_path)
        # 首先用dictionary方法获取词袋
        self.dictionary = corpora.Dictionary(corpus)
        # print('dictionary:',self.dictionary)
        # dictionary.keys()#词袋中用数字对所有词进行了编号
        # print(self.dictionary.token2id)#编号与词之间的对应关系
        # 使用doc2bow制作语料库,语料库是一组向量，向量中的元素是一个二元组（编号、频次数），对应分词后的文档中的每一个词
        doc_vectors = [self.dictionary.doc2bow(text) for text in corpus]
        # print('doc_vectors:',doc_vectors)
        return doc_vectors

3.模型预测；

 # TF-IDF模型得到的相似度
    def sim_cal_tfidf(self, doc_vector=None, input_file=""):
        """
        :param doc_vector: doc vector
        :param input_file:
        :return:
        """
        # 使用TF-IDF模型对语料库建模
        tfidf = models.TfidfModel(doc_vector)
        tfidf.save('../model/tfidf_model.pkl')
        tfidf.load('../model/tfidf_model.pkl')

        # 获取测试文档中，每个词的TF-IDF值
        tfidf_vectors = tfidf[doc_vector]
        # print('tfidf_vectors:', tfidf_vectors)
        # print('tfidf_vectors[0]:', tfidf_vectors[0])
        query = self.tokenization(input_file)
        query_bow = self.dictionary.doc2bow(query)
        # print('query_bow:', query_bow)
        index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf_vectors)
        sims = index[query_bow]
        return list(enumerate(sims)), tfidf_vectors

参考文章：