深度探究：Python中的词语相似度计算方法及应用_python语义匹配

作者：菜鸟追梦旅行 | 2024-04-14 08:37:46

踩

python语义匹配

引言

在自然语言处理（NLP）和文本分析领域，词语相似度计算是一项关键任务。它有助于理解文本中词语之间的语义关系，为搜索引擎、推荐系统、情感分析等应用提供了基础支持。Python 作为一种强大的编程语言，提供了多种方法来计算词语相似度。本文将深入探讨 Python 中常用的词语相似度计算方法，包括基于词嵌入（Word Embeddings）的方法和基于词典和语法的方法，并提供实际案例和代码示例，帮助你理解和应用这些方法。

词语相似度计算方法

基于词嵌入的方法

词嵌入是一种将词语映射到连续向量空间的技术，它能够捕捉词语之间的语义关系。以下是基于词嵌入的常见词语相似度计算方法：

1. 余弦相似度（Cosine Similarity）

余弦相似度是一种常用的词语相似度计算方法，它通过计算词向量之间的夹角来衡量相似度。具体来说，对于两个词向量 a 和 b，余弦相似度计算如下：

import numpy as np

def cosine_similarity(a, b)<1
2

声明：本文内容由网友自发贡献，不代表【wpsshop博客】立场，版权归原作者所有，本站不承担相应法律责任。如您发现有侵权的内容，请联系我们。转载请注明出处：https://www.wpsshop.cn/w/菜鸟追梦旅行/article/detail/421146?site