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Python中通用的文本相似度計(jì)算方法詳解

更新時(shí)間：2024年04月20日 11:47:05 作者：素素.陳

這篇文章主要為大家詳細(xì)介紹了三種Python中通用的文本相似度計(jì)算方法,文中的示例代碼講解詳細(xì),感興趣的小伙伴可以跟隨小編一起學(xué)習(xí)一下

一、最長公共子序列

最長公共子序列（Longest Common Subsequence，LCS）是指兩個或多個序列中共同出現(xiàn)的一段連續(xù)序列，它在多個序列中都保持相同的順序和連續(xù)性。在計(jì)算機(jī)科學(xué)中，尋找最長公共子序列是一個經(jīng)典問題，通常通過動態(tài)規(guī)劃算法解決。
動態(tài)規(guī)劃算法解決最長公共子序列問題的步驟如下：

初始化狀態(tài)數(shù)組：創(chuàng)建一個二維數(shù)組dp，其大小為(m+1)×(n+1)，其中m和n分別是兩個序列的長度。dp[i][j]表示序列1的前i個字符與序列2的前j個字符的最長公共子序列的長度。

填充狀態(tài)數(shù)組：遍歷兩個序列，對于每一對字符，如果它們相同，則dp[i][j] = dp[i-1][j-1] + 1；如果不同，則dp[i][j] = max(dp[i-1][j], dp[i][j-1])。

找到最長公共子序列：dp數(shù)組的最后一個元素dp[m][n]就是兩個序列的最長公共子序列的長度?？梢酝ㄟ^回溯的方式找到具體的子序列。

python代碼如下：

## 最長公共子序列計(jì)算最長公共子串-------------------
def LCS(str_a, str_b):
	if len(str_a) == 0 or len(str_b) == 0:
		return 0
	dp = [0 for _ in range(len(str_b) + 1)]
	for i in range(1, len(str_a) + 1):
		left_up = 0
		dp[0] = 0
		for j in range(1, len(str_b) + 1):
			left = dp[j-1]
			up = dp[j]
			if str_a[i-1] == str_b[j-1]:
				dp[j] = left_up + 1
			else:
				dp[j] = max([left, up])
			left_up = up
	return dp[len(str_b)]

#轉(zhuǎn)換最長公共子序列為0-1之間的數(shù)值，結(jié)果越接近1，相似度越大
def LCS_Score(str_a, str_b):
	return np.round(LCS(str_a, str_b)*2/(len(str_a)+len(str_b)),2)

#LCS_Score(str_a, str_b)    


## 對dataframe的2列按照最長公共子序列計(jì)算相似度
## df: 數(shù)據(jù)來源變量
## col_name1、col_name2：用于計(jì)算相似度的2個列名
## simarity_score_name： 返回的相似度結(jié)果的列名
## 返回?cái)?shù)據(jù)框，則simarity_score_name是用該計(jì)算方法對2列文本相似度的計(jì)算結(jié)果
def df_simarity_lcs(df , col_name1 , col_name2 , simarity_score_name):
    df[simarity_score_name] = list(map(lambda str_a, str_b:LCS_Score(str_a, str_b),df[col_name1],df[col_name2]))
    return df

二、Jaccard相似度（Jaccard Similarity）

基于集合的交集與并集的比值來計(jì)算相似度。

適用于短文本或關(guān)鍵詞列表的比較。

## 采用集合的方法計(jì)算2個集合的相似度
def similarity(a, b):
    try:
        return len(a & b) / len(a | b)
    except ZeroDivisionError:
        return -1e-4

## 采用集合的方法計(jì)算一個數(shù)據(jù)框中2個列的文本相似度
## df: 數(shù)據(jù)來源變量
## col_name1、col_name2：用于計(jì)算相似度的2個列名
## simarity_score_name： 返回的相似度結(jié)果的列名
## 返回?cái)?shù)據(jù)框，則simarity_score_name是用該計(jì)算方法對2列文本相似度的計(jì)算結(jié)果
#對dataframe的2列按照集合的方法計(jì)算相似度          
def df_simarity_jh(df , col_name1 , col_name2 , simarity_score_name):
    df[simarity_score_name] = list(map(lambda str_a, str_b:similarity(set(str_a), set(str_b)),df[col_name1],df[col_name2]))
    return df

三、余弦相似度（Cosine Similarity）

通過計(jì)算兩個文本向量在空間中的夾角余弦值來評估它們的相似度。

通常與詞袋模型（BOW）或TF-IDF結(jié)合使用。

## vec1, vec2:待計(jì)算的向量
## 返回2個向量的相似度
def cosine_simi(vec1, vec2):
    from scipy import spatial
    return 1 - spatial.distance.cosine(vec1, vec2)

## 對dataframe的2列按照最長公共子序列計(jì)算相似度
## df: 數(shù)據(jù)來源變量
## col_name1、col_name2：用于計(jì)算相似度的2個列名
## simarity_score_name： 返回的相似度結(jié)果的列名
## 返回?cái)?shù)據(jù)框，則simarity_score_name是用該計(jì)算方法對2列文本相似度的計(jì)算結(jié)果 
def df_simarity_cosine(df , col_name1 , col_name2 , simarity_score_name):
    df[simarity_score_name] = list(map(lambda str_a, str_b:cosine_simi(str_a, str_b),df[col_name1],df[col_name2]))
    return df

四、方法補(bǔ)充

除了上文的方法，小編還為大家整理了一些其他Python文件相似度計(jì)算的方法，希望對大家有所幫助

TF-IDF

TF-IDF是一種統(tǒng)計(jì)方法，用于評估單詞在文檔集中的重要性。它可以將文本表示為向量，進(jìn)而計(jì)算余弦相似度。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

def calculate_tfidf_cosine_similarity(text1, text2):
    vectorizer = TfidfVectorizer()
    corpus = [text1, text2]
    vectors = vectorizer.fit_transform(corpus)
    similarity = cosine_similarity(vectors)
    return similarity[0][1]

text1 = "I love Python programming"
text2 = "Python programming is great"

tfidf_cosine_similarity = calculate_tfidf_cosine_similarity(text1, text2)
print(tfidf_cosine_similarity)

Word2Vec

Word2Vec是一種將單詞表示為向量的模型，可以捕捉單詞之間的語義關(guān)系。使用預(yù)訓(xùn)練的詞向量模型，可以計(jì)算文本之間的相似度。

import gensim.downloader as api
from gensim import matutils
import numpy as np

def calculate_word2vec_similarity(text1, text2):
    model = api.load("word2vec-google-news-300")
    tokens1 = text1.split()
    tokens2 = text2.split()
    vec1 = np.mean([model[token] for token in tokens1 if token in model], axis=0)
    vec2 = np.mean([model[token] for token in tokens2 if token in model], axis=0)
    return matutils.cosine(vec1, vec2)

text1 = "I love Python programming"
text2 = "Python programming is great"

word2vec_similarity = calculate_word2vec_similarity(text1, text2)
print(word2vec_similarity)

Doc2Vec

Doc2Vec是一種將文檔表示為向量的模型，可以捕捉文檔之間的語義關(guān)系。與Word2Vec類似，可以使用預(yù)訓(xùn)練的Doc2Vec模型計(jì)算文本之間的相似度。

from gensim.models import Doc2Vec
from gensim.models.doc2vec import TaggedDocument

def calculate_doc2vec_similarity(text1, text2):
    corpus = [TaggedDocument(text1.split(), ["text1"]), TaggedDocument(text2.split(), ["text2"])]
    model = Doc2Vec(corpus, vector_size=100, window=5, min_count=1, workers=4)
    vec1 = model.docvecs["text1"]
    vec2 = model.docvecs["text2"]
    return matutils.cosine(vec1, vec2)

text1 = "I love Python programming"
text2 = "Python programming is great"

doc2vec_similarity = calculate_doc2vec_similarity(text1, text2)
print(doc2vec_similarity)

這些方法可以根據(jù)具體需求進(jìn)行選擇和組合，為自然語言處理任務(wù)提供強(qiáng)大的文本相似度計(jì)算能力。在實(shí)際應(yīng)用中，可能會遇到多種場景，例如推薦系統(tǒng)、自動問答和文本聚類等。在這些場景中，選擇合適的文本相似度計(jì)算方法至關(guān)重要。

BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一種基于Transformer的預(yù)訓(xùn)練模型，用于捕捉上下文相關(guān)的單詞表示?？梢酝ㄟ^BERT模型將文本表示為向量，然后計(jì)算余弦相似度。

from sentence_transformers import SentenceTransformer

def calculate_bert_similarity(text1, text2):
    model = SentenceTransformer("bert-base-nli-mean-tokens")
    embeddings = model.encode([text1, text2])
    similarity = cosine_similarity(embeddings)
    return similarity[0][1]

text1 = "I love Python programming"
text2 = "Python programming is great"

bert_similarity = calculate_bert_similarity(text1, text2)
print(bert_similarity)

到此這篇關(guān)于Python中通用的文本相似度計(jì)算方法詳解的文章就介紹到這了,更多相關(guān)Python文本相似度計(jì)算內(nèi)容請搜索腳本之家以前的文章或繼續(xù)瀏覽下面的相關(guān)文章希望大家以后多多支持腳本之家！

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