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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

技术分享

 data

 技术分享

store(也就是结果)

技术分享

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