利用TF-IDF方法将任意长度的文档缩减为固定长度的数字列表,然后对比文本相似度,gensim工具包提供该方法。 简单复习一下具体算法: 词频TF tfi,j=ni,j∑knk,j 其中n是句中词,i是词的索引号,j是文章索引号,k是文章中所有词,上式计算的是词i在本篇出现的比率。请注意:在短文本的情况下,绝大多数词只出现一次,...
余弦相似度的特点是余弦值接近1,夹角趋于0,表明两个向量越相似。看下图, 三角形越扁平,证明两个个体间的距离越小,相似度越大;反之,相似度越小。但是,文本的相似度计算只是针对字面量来计算的,也就是说只是针对语句的字符是否相同,而不考虑它的语义,那是另外一个研究方向来着。比如,句子1:你真好看:。句子2:...
使用相同的TF-IDF模型,我们生成的新向量也是new_keyword_vector1*10的大小。 接下来我们开始计算new_keyword_vector和tfidf_matrix的余弦相似度得分矩阵: cosine_similarities=cosine_similarity(new_keyword_vector,tfidf_matrix)cosine_similarities new_keyword_vector 和 tfidf_matrix 的余弦相似度 可以看出1最相似,0...
(另一说:IDF反文档频率(Inverse Document Frequency)是指果包含词条的文档越少,IDF越大,则说明词条具有很好的类别区分能力。)但是实际上,有时候,如果一个词条在一个类的文档中频繁出现,则说明该词条能够很好代表这个类的文本的特征,这样的词条应该给它们赋予较高的权重,并选来作为该类文本的特征词以区别与其它类文...
相反,如果二者不同时包含词 wi ,就会基于空间向量模型减少二者相似度。可以说,通过 TF-IDF 为句子词组向量加权后,空间向量模型融入了统计信息,增加了计算两个句子相似度的准确性。 TF-IDF 算法特点 TF-IDF 算法计算句子相似度具有执行速度快的优点,对于长句子、长文本效果较好,因为句子越长统计信息越多。对于短...
首先,你会使用tf-idf来确定每本书中每个词的重要性。然后,你会将这些词转换成向量,每个词对应一个维度。最后,你计算这两个向量之间的余弦相似度,以此来判断这两本书的相似程度。 实际应用 想象你正在网上购物,想要找一条牛仔裤。你输入“蓝色牛仔裤”,搜索引擎会使用tf-idf来理解“蓝色”和“牛仔裤”这两个...
计算每个单词的词频(TF)。 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...
是一种常用的文本相似度计算方法。tf-idf(Term Frequency-Inverse Document Frequency)是一种用于评估一个词对于一个文档集或语料库中的一个文档的重要程度的统计方法。 在计算余弦相似度之前,首先需要进行tf-idf的计算。具体步骤如下: TF(Term Frequency):计算每个词在文档中的出现频率。可以使用词频(词在文档中出...
任务说明:利用TF-IDF词袋方法,进行句子相似度计算。 实验数据:使用上一篇“TF-IDF的理论与实践“(https://www.jianshu.com/p/c55c6cae24ad)中同样的语料库file_corpus,然后从语料库中切分句子,取出现句子频率最高的前10000句子样本集。选取5个样本句子,然后利用相似度来计算出与样本句子最相似的句子。
在此有:TF-IDF值与该词的出现频率成正比,与在整个语料库中的出现次数成反比. 求关键词: 计算出文章中每个词的TF-IDF值之后,进行排序,选取其中值最高的几个作为关键字。 计算文章的相似性: 计算出每篇文章的关键词,从中各选取相同个数的关键词,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,生成两篇...