python文本相似度分析：TF-IDF方法_tf-idf相似度

一、前言

TF-IDF方法的主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率(TF) 高，并且在其他文章中很少出现(IDF高)，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力。

二、步骤

首先对文档进行特征提取操作：

（1）分割句子：按照空格进行分割，去除数字以及标点符号，并将所有字符全部小写；

（2）去除词汇：去除代词、冠词等功能词；

（3）词干提取：去除单词的复数、过去式、比较级、最高级等形式。

然后对生成的语料库进行每个文档的词频计算、反文档频率计算操作，从而构建出TF-IDF映射表。此时，每个文档都能够用一个单词向量表示。

最终对两个文档的单词向量使用余弦公式进行相似度计算即可。流程图如下所示：

三、函数实现

0.数据准备

我们需要将待处理的文本数据，全部用txt格式保存。如果原始数据是doc或者docx文件，建议先使用word的替换功能，替换掉原始文本数据中的换行符、段落标记等，替换成空格，再保存到txt文件里，常用特殊符号的替换方法如下：

 1.导包

import re
import nltk.stem.snowball as sb
import pandas as pd
import math
from scipy import spatial

2.控制台输出

pd.set_option('display.max_columns', 1000)
pd.set_option('display.width', 1000)
pd.set_option('display.max_colwidth', 1000)

注意：用于控制台输出多行多列数据，而不是省略号，更方便我们确定数据的正确性和完整性。

3.分割句子

def sentence_divide(path):
    data = []
    with open(path, "r", encoding='utf-8') as f:
        for line in f.readlines():
            # 1.去除数字，标点，且所有字符全部小写
            line = re.sub(r'[.,"\'-?:!;]', '', line).lower()
            line = line.strip("\n")
            # 2.按照空格分隔
            line = line.split()
            data.append(line)
    return data[0]

注意：这里最后return data[0]，因为我提前将文本存储为一行，如果你的txt自动换行，可以关闭这个功能，或者把return data[0]改为return data。

4.去除词汇

def delete_word(wordlist):
    stop_words = ['i', 'me', 'my', 'myself', 'we',  'is', 'for', 'the', 'those', 'a', 'of', 'he', 'so', 'they', 'may',
                  'all', 'which', 'shall', 'towards', 'being', 'been', 'had', 'have', 'having', 'whose', 'was',
                  'she', 'it', 'then', 'and', 'by', 'if', 'where', 'when', 'how', 'would', 'not', 'such', 'through',
                  'do', 'their', 'be', 'were', 'an',
                  'as', 'this', 'that', 'in', 'on', 'to', 'but', 'there', 'into', 'or', 'should']
    words = []
    for word in wordlist:
        if word not in stop_words:
            words.append(word)
    return words

注意：这里的stop_words相当与nltk库里的stop_words停止词，就是过滤掉我们原始文档中存在的这些没有实际意义的介词、连词等。下载nltk库里的stop_words会出问题，建议和我一样，自己制定就行。

5.词干提取

def standard_word(wordlist):
    words = []
    # 词干提取
    sb_stemmer = sb.SnowballStemmer('english')
    for word in wordlist:
        words.append(sb_stemmer.stem(word))
    return words

6.建立语料库

def word_lib(wordlist1, wordlist2, wordlist3, wordlist4):
    lib = wordlist1+wordlist2+wordlist3+wordlist4
    lib = set(lib)
    return lib

注意：这里的wordlist1, wordlist2, wordlist3, wordlist4，是因为我有四个文档需要对比，因此就放在了一起，你有几个文档，就写几个。

7.TF词频计算

def token_fre(wordlist, wordslib):
    d = {}
    corpusCount = len(wordlist)
    for w in wordslib:
        d[w] = 0
    for word in wordlist:
        d[word] += 1
    for word, c in d.items():
        d[word] = c / float(corpusCount)
    return d

注意：词频计算，n为该词在当前文本中出现的次数，sum为当前文本的总词数。实质就是就是计算文档中每个词汇在单个文本中出现的频率。

8.IDF文档频率计算

def idf_fre(wordlist):
    idfDict = {}
    N = len(wordlist)
    idfDict = dict.fromkeys(wordlist[0].keys(), 0)
    for word, val in idfDict.items():
        idfDict[word] = math.log10(N / (float(val) + 1))
    return (idfDict)

注意：文档频率计算。其中N为文档总个数，n为包含该词的文档个数，加1是为了防止分母为0。

9.TF-IDF计算

def computeTFIDF(tfBow, idfs):
    tfidf = {}
    for word, val in tfBow.items():
        tfidf[word] = val * idfs[word]
    return tfidf

注意：。

10.计算余弦相似度

def cosine_cal(v1, v2):
    cos_sim = 1 - spatial.distance.cosine(v1, v2)
    return cos_sim

四、总结

文本相似度分析的方法还有其他，以后有机会再学习