本文實(shí)例講述了Python實(shí)現(xiàn)簡(jiǎn)單的文本相似度分析操作。分享給大家供大家參考，具體如下：

學(xué)習(xí)目標(biāo)：

1.利用gensim包分析文檔相似度
2.使用jieba進(jìn)行中文分詞
3.了解TF-IDF模型

環(huán)境：

Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)

工具：

jupyter notebook

注：為了簡(jiǎn)化問(wèn)題，本文沒(méi)有剔除停用詞“stop-word”。實(shí)際應(yīng)用中應(yīng)該要剔除停用詞。

首先引入分詞API庫(kù)jieba、文本相似度庫(kù)gensim

import jieba
from gensim import corpora,models,similarities

以下doc0-doc7是幾個(gè)最簡(jiǎn)單的文檔，我們可以稱(chēng)之為目標(biāo)文檔，本文就是分析doc_test（測(cè)試文檔）與以上8個(gè)文檔的相似度。

doc0 = "我不喜歡上海"
doc1 = "上海是一個(gè)好地方"
doc2 = "北京是一個(gè)好地方"
doc3 = "上海好吃的在哪里"
doc4 = "上海好玩的在哪里"
doc5 = "上海是好地方"
doc6 = "上海路和上海人"
doc7 = "喜歡小吃"
doc_test="我喜歡上海的小吃"

分詞

首先，為了簡(jiǎn)化操作，把目標(biāo)文檔放到一個(gè)列表all_doc中。

all_doc = []
all_doc.append(doc0)
all_doc.append(doc1)
all_doc.append(doc2)
all_doc.append(doc3)
all_doc.append(doc4)
all_doc.append(doc5)
all_doc.append(doc6)
all_doc.append(doc7)

以下對(duì)目標(biāo)文檔進(jìn)行分詞，并且保存在列表all_doc_list中

all_doc_list = []
for doc in all_doc:
  doc_list = [word for word in jieba.cut(doc)]
  all_doc_list.append(doc_list)

把分詞后形成的列表顯示出來(lái)：

print(all_doc_list)

[['我', '不', '喜歡', '上海'],
['上海', '是', '一個(gè)', '好', '地方'],
['北京', '是', '一個(gè)', '好', '地方'],
['上海', '好吃', '的', '在', '哪里'],
['上海', '好玩', '的', '在', '哪里'],
['上海', '是', '好', '地方'],
['上海', '路', '和', '上海', '人'],
['喜歡', '小吃']]

以下把測(cè)試文檔也進(jìn)行分詞，并保存在列表doc_test_list中

doc_test_list = [word for word in jieba.cut(doc_test)]
doc_test_list

['我', '喜歡', '上海', '的', '小吃']

制作語(yǔ)料庫(kù)

首先用dictionary方法獲取詞袋（bag-of-words)

dictionary = corpora.Dictionary(all_doc_list)

詞袋中用數(shù)字對(duì)所有詞進(jìn)行了編號(hào)

dictionary.keys()

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]

編號(hào)與詞之間的對(duì)應(yīng)關(guān)系

dictionary.token2id

{'一個(gè)': 4,
'上海': 0,
'不': 1,
'人': 14,
'北京': 8,
'和': 15,
'哪里': 9,
'喜歡': 2,
'在': 10,
'地方': 5,
'好': 6,
'好吃': 11,
'好玩': 13,
'小吃': 17,
'我': 3,
'是': 7,
'的': 12,
'路': 16}

以下使用doc2bow制作語(yǔ)料庫(kù)

corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list]

語(yǔ)料庫(kù)如下。語(yǔ)料庫(kù)是一組向量，向量中的元素是一個(gè)二元組（編號(hào)、頻次數(shù)），對(duì)應(yīng)分詞后的文檔中的每一個(gè)詞。

[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1)],
[(0, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],
[(4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1), (8, 1)],
[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1)],
[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (12, 1), (13, 1)],
[(0, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],
[(0, 2), (14, 1), (15, 1), (16, 1)],
[(2, 1), (17, 1)]]

以下用同樣的方法，把測(cè)試文檔也轉(zhuǎn)換為二元組的向量

doc_test_vec = dictionary.doc2bow(doc_test_list)
doc_test_vec

[(0, 1), (2, 1), (3, 1), (12, 1), (17, 1)]

相似度分析

使用TF-IDF模型對(duì)語(yǔ)料庫(kù)建模

tfidf = models.TfidfModel(corpus)

獲取測(cè)試文檔中，每個(gè)詞的TF-IDF值

tfidf[doc_test_vec]

[(0, 0.08112725037593049),
(2, 0.3909393754390612),
(3, 0.5864090631585919),
(12, 0.3909393754390612),
(17, 0.5864090631585919)]

對(duì)每個(gè)目標(biāo)文檔，分析測(cè)試文檔的相似度

index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))
sim = index[tfidf[doc_test_vec]]
sim

array([ 0.54680777, 0.01055349, 0. , 0.17724207, 0.17724207,
0.01354522, 0.01279765, 0.70477605], dtype=float32)

根據(jù)相似度排序

sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])

[(7, 0.70477605),
(0, 0.54680777),
(3, 0.17724207),
(4, 0.17724207),
(5, 0.013545224),
(6, 0.01279765),
(1, 0.010553493),
(2, 0.0)]

從分析結(jié)果來(lái)看，測(cè)試文檔與doc7相似度最高，其次是doc0，與doc2的相似度為零。大家可以根據(jù)TF-IDF的原理，看看是否符合預(yù)期。

最后總結(jié)一下文本相似度分析的步驟：

1、讀取文檔
2、對(duì)要計(jì)算的多篇文檔進(jìn)行分詞
3、對(duì)文檔進(jìn)行整理成指定格式，方便后續(xù)進(jìn)行計(jì)算
4、計(jì)算出詞語(yǔ)的詞頻
5、【可選】對(duì)詞頻低的詞語(yǔ)進(jìn)行過(guò)濾
6、建立語(yǔ)料庫(kù)詞典
7、加載要對(duì)比的文檔
8、將要對(duì)比的文檔通過(guò)doc2bow轉(zhuǎn)化為詞袋模型
9、對(duì)詞袋模型進(jìn)行進(jìn)一步處理，得到新語(yǔ)料庫(kù)
10、將新語(yǔ)料庫(kù)通過(guò)tfidfmodel進(jìn)行處理，得到tfidf
11、通過(guò)token2id得到特征數(shù)
12、稀疏矩陣相似度，從而建立索引
13、得到最終相似度結(jié)果

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希望本文所述對(duì)大家Python程序設(shè)計(jì)有所幫助。

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