無需外部庫即可計算句子字符串的余弦相似度
無需外部模塊即可計算兩個文本字符串之間的余弦相似度，一個簡單的 Python 實現(xiàn)可以就業(yè)。此過程中使用了基本的余弦相似度公式：
cos(θ) = (A · B) / (||A|| · ||B||)
其中：
- A 和 B 是代表句子的兩個向量。
- A · B是向量 A 和 B 的點積。
- ||A||和||B||是向量 A 和 B 各自的大小。
實現(xiàn)
以下 Python 代碼提供了此公式的實際實現(xiàn)：
<code class="python">import math
import re
from collections import Counter
WORD = re.compile(r"\w+")
def get_cosine(vec1, vec2):
intersection = set(vec1.keys()) & set(vec2.keys())
numerator = sum([vec1[x] * vec2[x] for x in intersection])
sum1 = sum([vec1[x] ** 2 for x in list(vec1.keys())])
sum2 = sum([vec2[x] ** 2 for x in list(vec2.keys())])
denominator = math.sqrt(sum1) * math.sqrt(sum2)
if not denominator:
return 0.0
else:
return float(numerator) / denominator
def text_to_vector(text):
words = WORD.findall(text)
return Counter(words)</code> 要使用此代碼，請使用 text_to_vector 函數(shù)將句子字符串轉(zhuǎn)換為向量，然后使用 get_cosine 函數(shù)計算余弦相似度：
<code class="python">text1 = "This is a foo bar sentence ."
text2 = "This sentence is similar to a foo bar sentence ."
vector1 = text_to_vector(text1)
vector2 = text_to_vector(text2)
cosine = get_cosine(vector1, vector2)
print("Cosine:", cosine)</code>
這將輸出兩個句子字符串之間的余弦相似度。請注意，此實現(xiàn)中不包含 tf-idf 權重，但如果有合適的語料庫，則可以添加。
以上是如何在沒有外部庫的情況下用Python計算句子字符串之間的余弦相似度？的詳細內(nèi)容。更多信息請關注PHP中文網(wǎng)其他相關文章！
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