余弦相似性計算及python代碼實現(xiàn)過程解析
更新時間：2019年09月18日 11:43:41 作者：郭雪原
這篇文章主要介紹了余弦相似性計算及python代碼實現(xiàn)過程解析,文中通過示例代碼介紹的非常詳細(xì)，對大家的學(xué)習(xí)或者工作具有一定的參考學(xué)習(xí)價值,需要的朋友可以參考下
A：西米喜歡健身
B：超超不愛健身，喜歡打游戲
step1:分詞
A：西米／喜歡／健身
B：超超／不／喜歡／健身，喜歡／打／游戲
step2:列出兩個句子的并集
西米／喜歡／健身／超超／不／打／游戲
step3:計算詞頻向量
A：[1,1,1,0,0,0,0]
B：[0,1,1,1,1,1,1]
step4:計算余弦值
余弦值越大，證明夾角越小，兩個向量越相似。
step5:python代碼實現(xiàn)
import jieba
import jieba.analyse
def words2vec(words1=None, words2=None):
v1 = []
v2 = []
tag1 = jieba.analyse.extract_tags(words1, withWeight=True)
tag2 = jieba.analyse.extract_tags(words2, withWeight=True)
tag_dict1 = {i[0]: i[1] for i in tag1}
tag_dict2 = {i[0]: i[1] for i in tag2}
merged_tag = set(tag_dict1.keys()) | set(tag_dict2.keys())
for i in merged_tag:
if i in tag_dict1:
v1.append(tag_dict1[i])
else:
v1.append(0)
if i in tag_dict2:
v2.append(tag_dict2[i])
else:
v2.append(0)
return v1, v2
def cosine_similarity(vector1, vector2):
dot_product = 0.0
normA = 0.0
normB = 0.0
for a, b in zip(vector1, vector2):
dot_product += a * b
normA += a ** 2
normB += b ** 2
if normA == 0.0 or normB == 0.0:
return 0
else:
return round(dot_product / ((normA**0.5)*(normB**0.5)) * 100, 2)
def cosine(str1, str2):
vec1, vec2 = words2vec(str1, str2)
return cosine_similarity(vec1, vec2)
print(cosine('阿克蘇蘋果', '阿克蘇蘋果'))
以上就是本文的全部內(nèi)容，希望對大家的學(xué)習(xí)有所幫助，也希望大家多多支持腳本之家。
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