大数据开发 NLP文本相似度_nlp大实验文本相关度计算

nlp 自然语言处理

1. 个体间的相似程度 一般用余弦相似度 个体间的相似程度 一般用余弦相似度表示

cosA=a·b/|a|·|b|

得到了文本相似度计算的处理流程是:

– 找出两篇文章的关键词；

– 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的

词的词频

– 生成两篇文章各自的词频向量；

– 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

2. 词频——TF（Term Frequency）

• ：一个词在文章中出现的次数

• 也不是绝对的！出现次数最多的是“的”“是”“在”，这类最常用的词，

叫做停用词（stop words）

• 停用词对结果毫无帮助，必须过滤掉的词

• 如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那

么它很可能反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词

3. 反文档频率 -IDF

• 在词频的基础上，赋予每一个词的权重，进一步体现该词的重要性，

• 最常见的词（“的”、“是”、“在”）给予最小的权重

• 较常见的词（“国内”、“中国”、“报道”）给予较小的权重

• 较少见的词（“养殖”、“维基”、“涨停”）较大权重

4.TF·IDF值越大 该词的越重要

反文档频率（IDF）= log（ 语料库文档数/包含这个关键词的文档数+1）

应用：

• 相似文章

• 使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；

• 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合

中的词的词频；

• 生成两篇文章各自的词频向量；

• 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

• 文章摘要

5.L C S 定 义

• 最长公共子序列（Longest Common Subsequence）

• 一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列

• 两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为X和Y的最长公共子序

列

– 字符串12455与245576的最长公共子序列为2455

– 字符串acdfg与adfc的最长公共子序列为adf

• 注意区别最长公共子串（Longest Common Substring）

– 最长公共子串要求连接

L C S 作 用

• 求两个序列中最长的公共子序列算法

– 生物学家常利用该算法进行基因序列比对，以推测序列的结构、功能和演化过程。

• 描述两段文字之间的“相似度”

– 辨别抄袭，对一段文字进行修改之后，计算改动前后文字的最长公共子序列，将除此子序列

外的部分提取出来，该方法判断修改的部分

求 解 — — 暴力穷举法

• 假定字符串X，Y的长度分别为m，n；

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