在文本處理中，比如商品評論挖掘，有時需要了解每個評論分別和商品的描述之間的相似度，以此衡量評論的客觀性。

評論和商品描述的相似度越高，說明評論的用語比較官方，不帶太多感情色彩，比較注重描述商品的屬性和特性，角度更客觀。

再比如知乎、貼吧等問答社區內問題下面有很多回復者，如何快速過濾掉與問題無關的回答或者垃圾廣告？？

那么Python 里面有計算文本相似度的程序包嗎，恭喜你，不僅有，而且很好很強大。

使用gensim進行文本相似度計算

原理

1、文本相似度計算的需求始于搜索引擎。

搜索引擎需要計算“用戶查詢”和爬下來的眾多”網頁“之間的相似度，從而把最相似的排在最前返回給用戶。

2、主要使用的算法是tf-idf

tf：term frequency 詞頻

idf：inverse document frequency 倒文檔頻率

主要思想是：如果某個詞或短語在一篇文章中出現的頻率高，并且在其他文章中很少出現，則認為此詞或者短語具有很好的類別區分能力，適合用來分類。

第一步：把每個網頁文本分詞，成為詞包(bag of words)。

第三步：統計網頁(文檔)總數M。

第三步：統計第一個網頁詞數N，計算第一個網頁第一個詞在該網頁中出現的次數n，再找出該詞在所有文檔中出現的次數m。則該詞的tf-idf 為：n/N * 1/(m/M) (還有其它的歸一化公式，這里是最基本最直觀的公式)

第四步：重復第三步，計算出一個網頁所有詞的tf-idf 值。

第五步：重復第四步，計算出所有網頁每個詞的tf-idf 值。

3、處理用戶查詢

第一步：對用戶查詢進行分詞。

第二步：根據網頁庫(文檔)的數據，計算用戶查詢中每個詞的tf-idf 值。

4、相似度的計算

使用余弦相似度來計算用戶查詢和每個網頁之間的夾角。夾角越小，越相似。

學習目標：

利用gensim包分析文檔相似度

使用jieba進行中文分詞

了解TF-IDF模型

注：為了簡化問題，本文沒有剔除停用詞“stop-word”。實際應用中應該要剔除停用詞。

安裝相關包

pip install jieba

pip install gensim

關于結巴分詞，這里推薦

https://github.com/WenDesi/zhcnSegment

已經將主要功能封裝好，包括添加自定義語料，添加停用詞等，簡單、易調用

首先引入分詞API庫jieba、文本相似度庫gensim

importjieba

fromgensimimportcorpora,models,similarities

以下doc0-doc7是幾個最簡單的文檔，我們可以稱之為目標文檔，本文就是分析doc_test(測試文檔)與以上8個文檔的相似度。

doc0 ="我不喜歡上海"

doc1 ="上海是一個好地方"

doc2 ="北京是一個好地方"

doc3 ="上海好吃的在哪里"

doc4 ="上海好玩的在哪里"

doc5 ="上海是好地方"

doc6 ="上海路和上海人"

doc7 ="喜歡小吃"

doc_test="我喜歡上海的小吃"

分詞

首先，為了簡化操作，把目標文檔放到一個列表all_doc中。

all_doc = []

all_doc.append(doc0)

all_doc.append(doc1)

all_doc.append(doc2)

all_doc.append(doc3)

all_doc.append(doc4)

all_doc.append(doc5)

all_doc.append(doc6)

all_doc.append(doc7)

以下對目標文檔進行分詞，并且保存在列表all_doc_list中

all_doc_list = []fordoc in all_doc:

doc_list = [wordforwordin jieba.cut(doc)]

all_doc_list.append(doc_list)

把分詞后形成的列表顯示出來：

print(all_doc_list)

[[‘我’, ‘不’, ‘喜歡’, ‘上海’],

[‘上海’, ‘是’, ‘一個’, ‘好’, ‘地方’],

[‘北京’, ‘是’, ‘一個’, ‘好’, ‘地方’],

[‘上海’, ‘好吃’, ‘的’, ‘在’, ‘哪里’],

[‘上海’, ‘好玩’, ‘的’, ‘在’, ‘哪里’],

[‘上海’, ‘是’, ‘好’, ‘地方’],

[‘上海’, ‘路’, ‘和’, ‘上海’, ‘人’],

[‘喜歡’, ‘小吃’]]

以下把測試文檔也進行分詞，并保存在列表doc_test_list中

doc_test_list = [wordforwordin jieba.cut(doc_test)]

doc_test_list

[‘我’, ‘喜歡’, ‘上海’, ‘的’, ‘小吃’]

制作語料庫

首先用dictionary方法獲取詞袋(bag-of-words)

dictionary =corpora.Dictionary(all_doc_list)

詞袋中用數字對所有詞進行了編號

dictionary.keys()

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]

編號與詞之間的對應關系

dictionary.token2id

{‘一個’: 4,

‘上海’: 0,

‘不’: 1,

‘人’: 14,

‘北京’: 8,

‘和’: 15,

‘哪里’: 9,

‘喜歡’: 2,

‘在’: 10,

‘地方’: 5,

‘好’: 6,

‘好吃’: 11,

‘好玩’: 13,

‘小吃’: 17,

‘我’: 3,

‘是’: 7,

‘的’: 12,

‘路’: 16}

以下使用doc2bow制作語料庫

corpus = [dictionary.doc2bow(doc)

fordocinall_doc_list]

語料庫如下。語料庫是一組向量，向量中的元素是一個二元組(編號、頻次數)，對應分詞后的文檔中的每一個詞。

[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1)],

[(0, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],

[(4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1), (8, 1)],

[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1)],

[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (12, 1), (13, 1)],

[(0, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],

[(0, 2), (14, 1), (15, 1), (16, 1)],

[(2, 1), (17, 1)]]

以下用同樣的方法，把測試文檔也轉換為二元組的向量

doc_test_vec =dictionary.doc2bow(doc_test_list)

doc_test_vec

[(0, 1), (2, 1), (3, 1), (12, 1), (17, 1)]

相似度分析

使用TF-IDF模型對語料庫建模。

gensim包提供了這幾個模型: TF-IDF、LSI 、LDA

因此我們直接拿來用就好

tfidf =models.TfidfModel(corpus)

#models.LsiModel()

#models.LdaModel()

獲取測試文檔中，每個詞的TF-IDF值

tfidf[doc_test_vec]

[(0, 0.08112725037593049),

(2, 0.3909393754390612),

(3, 0.5864090631585919),

(12, 0.3909393754390612),

(17, 0.5864090631585919)]

對每個目標文檔，分析測試文檔的相似度

index= similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus],

num_features=len(dictionary.keys()))

sim =index[tfidf[doc_test_vec]]

sim

array([ 0.54680777, 0.01055349, 0. , 0.17724207, 0.17724207,

0.01354522, 0.01279765, 0.70477605], dtype=float32)

根據相似度排序

sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])

[(7, 0.70477605),

(0, 0.54680777),

(3, 0.17724207),

(4, 0.17724207),

(5, 0.013545224),

(6, 0.01279765),

(1, 0.010553493),

(2, 0.0)]

從分析結果來看，測試文檔與doc7相似度最高，其次是doc0，與doc2的相似度為零。大家可以根據TF-IDF的原理，看看是否符合預期。

原文發布時間為：2018-09-6

本文來自云棲社區合作伙伴“大數據挖掘DT機器學習”，了解相關信息可以關注“大數據挖掘DT機器學習”。

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總結

以上是生活随笔為你收集整理的文本相似度计算python lda_如何识别“答非所问”？使用gensim进行文本相似度计算...的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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