自然语言处理系列三十一》文本相似度算法》余弦相似度》Python代码实现_主题余弦相似度计算代码

注：此文章内容均节选自充电了么创始人，CEO兼CTO陈敬雷老师的新书《自然语言处理原理与实战》（人工智能科学与技术丛书）【陈敬雷编著】【清华大学出版社】

自然语言处理系列三十一

文本相似度算法

在自然语言处理中，我们经常需要判定两个东西是否相似。比如，在微博的热点话题推荐那里，我们需要比较微博之间的相似度，让相似度高的微博聚集在一起形成一个簇，提出一个主题。在问答系统中，比如说人工客服，我们需要提前准备好问题和一些答案，让用户输入的问题与题库中的问题进行相似度的比较，最后输出答案。
在推荐系统中，我们需要提取一个用户的所有物品，在根据这个物品找到对应的用户群，比较两个用户之间的相似性，在进行相应的推荐（协同过滤）。在对语料进行预处理的时候，我们需要给予文本的相似度，把相似度高的重复主题过滤掉。
总之，相似度是一种非常有用的工具，可以帮助我们解决很多问题。一般来说，是比较两个物体（商品，文本）之间的相似度。这里的相似度是一个抽象的值，它可以抽象成估计的百分比。在推荐工程中，计算相似度是为了给用户推送一定量的物品。即把所有的相似度排序，然后选出最高的那几个物品。
人是很容易判断出物品的相似度的，人们会在心里有一个考量。那么程序如何判断呢？
如果是文本分析，它首先就要用到分词技术，然后去掉不必要的词（语气词，连接词）。然后对词给一个抽象的量表示权重，最后在用一些方法去统计出整体的相似度。如果是其他的，可能首先也需要进行数据清洗的工作，留下那些关键的能够表示物体特征的部分，对这些部分定权值，再去估计整体。
下面给大家介绍几种常见的文本相似度算法，比如字符串编辑距离、余弦相似度等。

余弦相似度

余弦相似度一般比字符串编辑距离的效果要好一些，下面我们介绍其原理，并同时用Java和Python代码实现。

Python代码实现

余弦相似度Python实现代码如下：

#!/usr/bin/python
# -*- coding: utf-8 -*-
#__author__ = '陈敬雷'
import numpy as np
import re
print("充电了么App官网：www.chongdianleme.com")
print("充电了么App - 专注上班族职业技能提升充电学习的在线教育平台")
""" 
字符串余弦相似度
"""
def get_word_vector(s1, s2):
    """
    :param s1: 字符串1
    :param s2: 字符串2
    :return: 返回字符串切分后的向量
    """
    # 字符串中文按字分，英文按单词，数字按空格
    regEx = re.compile('[\\W]*')
    res = re.compile(r"([\u4e00-\u9fa5])")
    p1 = regEx.split(s1.lower())
    str1_list = []
    for str in p1:
        if res.split(str) == None:
            str1_list.append(str)
        else:
            ret = res.split(str)
            for ch in ret:
                str1_list.append(ch)
    # print(str1_list)
    p2 = regEx.split(s2.lower())
    str2_list = []
    for str in p2:
        if res.split(str) == None:
            str2_list.append(str)
        else:
            ret = res.split(str)
            for ch in ret:
                str2_list.append(ch)
    # print(str2_list)
    list_word1 = [w for w in str1_list if len(w.strip()) > 0]  # 去掉为空的字符
    list_word2 = [w for w in str2_list if len(w.strip()) > 0]  # 去掉为空的字符
    # 列出所有的词,取并集
    key_word = list(set(list_word1 + list_word2))
    # 给定形状和类型的用0填充的矩阵存储向量
    word_vector1 = np.zeros(len(key_word))
    word_vector2 = np.zeros(len(key_word))
    # 计算词频
    # 依次确定向量的每个位置的值
    for i in range(len(key_word)):
        # 遍历key_word中每个词在句子中的出现次数
        for j in range(len(list_word1)):
            if key_word[i] == list_word1[j]:
                word_vector1[i] += 1
        for k in range(len(list_word2)):
            if key_word[i] == list_word2[k]:
                word_vector2[i] += 1

    # 输出向量
    return word_vector1, word_vector2

def cos_dist(vec1, vec2):
    """
    :param vec1: 向量1
    :param vec2: 向量2
    :return: 返回两个向量的余弦相似度
    """
    dist1 = float(np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)))
    return dist1

if __name__ == '__main__':
    str1 = "充电了么App - 专注上班族职业技能提升充电学习的在线教育平台"
    str2 = "充电了么是专注上班族职业技能提升充电学习的在线教育平台"
    v1, v2 = get_word_vector(str1,str2)
    print(cos_dist(v1,v2))
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运行
运行

总结

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