TF/IDF来描述document的相似性。 假如document1和document2的term的TF/IDF分别是t11,t12,t13,...t1n和t21,t22,t23,...,t2n.他们之间的相似性可以用余弦定理来表示。则: cos(d1,d2) = d1和d2的内积/(d1的长度*d2的长度) = (t11*t21 + t12*t22 + t13*t23 + ... + t1n*t2n)/(|d1|*|d2...
(1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频); (3)生成两篇文章各自的词频向量; (4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。 "余弦相似度"是一种非常有用的...
计算每个单词的逆文档频率(IDF)。 3.计算余弦相似度: 对于两个文本,将TF-IDF向量表示。 计算两个向量的余弦相似度。 4.相似度比较: 余弦相似度值范围在-1到1之间,其中1表示完全相同,0表示没有共同点,-1表示完全相反。 根据余弦相似度值判断两个文本的相似度。 以下是一个Python示例代码: ```python from ...
余弦相似度就是通过一个向量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。把1设为相同,0设为不同,那么相似度的值就是在0~1之间,所有的事物的相似度范围都应该是0~1,如果不是0~1的话,就不是我们应该研究的事了,那是神经学家和生物学家的事了。余弦相似度的特点是余弦值接近1,夹角趋于0,表...
文本相似度余弦相似度算法原理 余弦相似度基本思路是:如果这两句话的用词越相似,它们的内容就应该越相似。因此,可以从词频入手,计算它们的相似程度。 第一步,预处理主要是进行中文分词和去停用词,分词。 第二步,列出所有的词。 第三步,计算词频。 第四步,写出词频向量。 余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,...
TF-IDF的计算公式为:TF-IDF = TF * IDF 在计算文本相似度时,可以将每个文本表示为一个向量,向量的每个维度对应一个词。向量的值可以通过计算对应词的TF-IDF得到。然后可以使用向量之间的余弦相似度来度量文本之间的相似度。余弦相似度的计算公式为:cosine_similarity = (A·B) / (||A|| * ||B||),其中...
如果采用基于计数的文本表示方法,会给停止词很大的频次,从而可能会影响我们计算文本相似度的结果。tf-idf就能解决这个问题。 tf-idf 我们先来看下tf-idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency, 词频-逆文档频率)的公式。 tf-idf是由两部分组成的: ...
[文本语义相似] 基于ngram-tf-idf的余弦距离 文本相似在问答系统中有很重要的应用,如基于知识的问答系统(Knowledge-based QA),基于文档的问答系统(Documen-based QA),以及基于FAQ的问答系统(Community-QA)等。像 对于问题的内容,需要进行相似度匹配,从而选择出与问题最接近,同时最合理的答案。本节介绍 基于ngram-...
余弦值越接近1,就表明夹角越接近0度,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。所以,上面的句子A和句子B是很相似的,事实上它们的夹角大约为20.3度。 由此,我们就得到了"找出相似文章"的一种算法: (1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词; (2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,...
Tiwari and Singh (2015)使用排序算法ranking method (RelieF),Gao et al. (2008) 提出决策树结合神经网络的方法 二 本论文中使用的方法 document-tag- cosine similarity (dt-cs) 和 tf-idf 结合的方法。 Document-tag-cosine-similarity (dt-cs), 文档标签余弦相似度,是一种将关键字分配给文档的无监督的方...