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文本相似度计算方法与实践

文本向量化方法

在文本分析领域，计算两篇中文文本的相似度通常需要将文本转化为向量形式。随着自然语言处理技术的发展，英语文本可以直接利用简单的分词方法，但中文文本由于繁繁复杂，处理起来尤为严峻。以下将介绍几种常用文本向量化方法，包括词袋模型、TF-IDF模型以及LSI模型。

词袋模型

词袋模型是将文本简化为一个词语袋中的词汇频数。每个词被赋予一个唯一的编号，整个文本就表示为这些编号组成的向量。词袋模型的特点是简单易懂，适用于语言模型的基础构建。

例子：

假设文本分别为：

• "John likes to watch movies. Mary likes too."
• "John also likes to watch football games."

词袋模型的构建过程如下：

TF-IDF模型

词袋模型在实际应用中存在不足。例如，在处理中文文本时，常见的无意义词语（如“的”、“是”、“有”等）会掩盖真正有意义的信息。TF-IDF模型通过为每个词赋予权重，解决了这一问题。

TF-IDF模型的构建步骤：

LSI模型

在TF-IDF模型的基础上，LSI模型（Latent Semantic Indexing，潜在语义指标）进一步引入了主题模型。LSI通过奇异值分解，将高维文本空间映射到低维主题空间，使得文本向量变得更易于分析和比较。

LSI模型的优点：

文本相似度计算

Python实现概述

分词与去除停用词

模型构建

实验案例

通过上述方法，运算系统可以更好地理解文本内容并计算相似度。使用词袋模型和TF-IDF模型，系统在高血压主题文本中的表现较为理想，但在主题分类效果上仍有提升空间。引入LSI模型后，系统能够更准确地区分高血压主题和iOS主题文本，展示出良好的应用效果。

代码实现

import jieba.posseg as psegimport codecsfrom gensim import corpora, models, similarities# 停用词定义stop_words = 'stop_words.txt'stopwords = codecs.open(stop_words, 'r', encoding='utf8').readlines()stopwords = [w.strip() for w in stopwords]# 停用词标记stop_flag = ['x', 'c', 'u', 'd', 'p', 't', 'uj', 'm', 'f', 'r']def tokenization(filename):    words = pseg.cut(open(filename, 'r').read())    result = []    for word, flag in words:        if flag not in stop_flag and word not in stopwords:            result.append(word)    return resultfilenames = [    '/Users/yiiyuanliu/Desktop/nlp/demo/articles/13 小事帮您稳血压.txt',    '/Users/yiiyuanliu/Desktop/nlp/demo/articles/高血压患者宜喝低脂奶.txt',    '/Users/yiiyuanliu/Desktop/nlp/demo/articles/ios.txt']corpus = [tokenization(f) for f in filenames]print(len(corpus))dictionary = corpora.Dictionary(corpus)print(dictionary)doc_vectors = [dictionary.doc2bow(text) for text in corpus]print(len(doc_vectors))# TF-IDF模型tfidf = models.TfidfModel(doc_vectors)tfidf_vectors = tfidf[doc_vectors]print(len(tfidf_vectors))print(len(tfidf_vectors[0]))query = tokenization('关于降压药的五个问题.txt')query_bow = dictionary.doc2bow(query)print(len(query_bow))index = similarities.MatrixSimilarity(tfidf_vectors)sims = index[query_bow]print(list(enumerate(sims)))# LSI模型lsi = models.LsiModel(tfidf_vectors, num_topics=2, id2word=dictionary)lsi_vector = lsi[tfidf_vectors]print([vec for vec in lsi_vector])# 查询向量转换query_lsi = lsi[query_bow]print(query_lsi)index = similarities.MatrixSimilarity(lsi_vector)sims = index[query_lsi]print(list(enumerate(sims)))

结果分析

通过实验，LSI模型在主题识别方面表现优异。查询文本在高血压主题下的向量与训练文本高度匹配，而 iOS主题文本则呈现显著差异。这种方法在特定领域文本分类中具有良好的实用价值。