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python 用gensim进行文本相似度分析
http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021
参考于这个博主的博文。
原理
1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。
搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。
2、主要使用的算法是tf-idf
tf：term frequency 词频
idf：inverse document frequency 倒文档频率
主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。
第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。
第三步：统计网页（文档）总数M。
第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M) （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的公式）
第四步：重复第三步，计算出一个网页所有词的tf-idf 值。
第五步：重复第四步，计算出所有网页每个词的tf-idf 值。
3、处理用户查询
第一步：对用户查询进行分词。
第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。
4、相似度的计算
使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。
1 #coding=utf-8 2 3 4 # import warnings 5 # warnings.filterwarnings(action=‘ignore‘, category=UserWarning, module=‘gensim‘) 6 import logging 7 from gensim import corpora, models, similarities 8 9 datapath = ‘D:/hellowxc/python/testres0519.txt‘ 10 querypath = ‘D:/hellowxc/python/queryres0519.txt‘ 11 storepath = ‘D:/hellowxc/python/store0519.txt‘ 12 def similarity(datapath, querypath, storepath): 13 logging.basicConfig(format=‘%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s‘, level=logging.INFO) 14 15 class MyCorpus(object): 16 def __iter__(self): 17 for line in open(datapath): 18 yield line.split() 19 20 Corp = MyCorpus() 21 dictionary = corpora.Dictionary(Corp) 22 corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in Corp] 23 24 tfidf = models.TfidfModel(corpus) 25 26 corpus_tfidf = tfidf[corpus] 27 28 q_file = open(querypath, ‘r‘) 29 query = q_file.readline() 30 q_file.close() 31 vec_bow = dictionary.doc2bow(query.split()) 32 vec_tfidf = tfidf[vec_bow] 33 34 index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf) 35 sims = index[vec_tfidf] 36 37 similarity = list(sims) 38 39 sim_file = open(storepath, ‘w‘) 40 for i in similarity: 41 sim_file.write(str(i)+‘\n‘) 42 sim_file.close() 43 similarity(datapath, querypath, storepath)
贴一下我的test代码。
我的test文件querypath是一个问题，datapath是对这个问题的各种回答，我试图通过文本相似度来分析问题和哪个答案最匹配。。
原博客的测试是querypath是商品描述，datapath是商品的评论，通过文本相似度来分析，商品描述和实际的商品是否差异过大。
贴一下我的测试数据。很小的数据，就是测试一下这个：
注意所有的数据已经经过分词处理，分词怎么处理，可以用python的jieba库分词处理。可以参考http://www.cnblogs.com/weedboy/p/6854324.html
query
data
store(也就是结果）
测试结果和问题实际上最应该匹配的对不上。。
总结：
1.gensim 除了提供了tf-idf 算法，好好利用
2.我用jieba分词的忘记删掉停用词了，给结果带来很大影响，jieba库里有函数可以删停用词的
3.问答系统中，关于问题和答案匹配，如果不用有监督的机器学习是不行的。。
python 用gensim进行文本相似度分析
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