python 用gensim进行文本相似度分析

http://blog.csdn.net/chencheng126/article/details/50070021

参考于这个博主的博文。

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原理

1、文本相似度计算的需求始于搜索引擎。

搜索引擎需要计算“用户查询”和爬下来的众多”网页“之间的相似度，从而把最相似的排在最前返回给用户。

2、主要使用的算法是tf-idf

tf：term frequency 词频

idf：inverse document frequency 倒文档频率

主要思想是：如果某个词或短语在一篇文章中出现的频率高，并且在其他文章中很少出现，则认为此词或者短语具有很好的类别区分能力，适合用来分类。

第一步：把每个网页文本分词，成为词包（bag of words）。

第三步：统计网页（文档）总数M。

第三步：统计第一个网页词数N，计算第一个网页第一个词在该网页中出现的次数n，再找出该词在所有文档中出现的次数m。则该词的tf-idf 为：n/N * 1/(m/M)  （还有其它的归一化公式，这里是最基本最直观的公式）

第四步：重复第三步，计算出一个网页所有词的tf-idf 值。

第五步：重复第四步，计算出所有网页每个词的tf-idf 值。

3、处理用户查询

第一步：对用户查询进行分词。

第二步：根据网页库（文档）的数据，计算用户查询中每个词的tf-idf 值。

4、相似度的计算

使用余弦相似度来计算用户查询和每个网页之间的夹角。夹角越小，越相似。

 

 #coding=utf-8

 # import warnings
 # warnings.filterwarnings(action='ignore', category=UserWarning, module='gensim')
 import logging
 from gensim import corpora, models, similarities

 datapath = 'D:/hellowxc/python/testres0519.txt'
 querypath = 'D:/hellowxc/python/queryres0519.txt'
 storepath = 'D:/hellowxc/python/store0519.txt'
 def similarity(datapath, querypath, storepath):
     logging.basicConfig(format='%(asctime)s : %(levelname)s : %(message)s', level=logging.INFO)

     class MyCorpus(object):
         def __iter__(self):
             for line in open(datapath):
                 yield line.split()

     Corp = MyCorpus()
     dictionary = corpora.Dictionary(Corp)
     corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in Corp]

     tfidf = models.TfidfModel(corpus)

     corpus_tfidf = tfidf[corpus]

     q_file = open(querypath, 'r')
     query = q_file.readline()
     q_file.close()
     vec_bow = dictionary.doc2bow(query.split())
     vec_tfidf = tfidf[vec_bow]

     index = similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
     sims = index[vec_tfidf]

     similarity = list(sims)

     sim_file = open(storepath, 'w')
     for i in similarity:
         sim_file.write(str(i)+'\n')
     sim_file.close()
 similarity(datapath, querypath, storepath)

贴一下我的test代码。

我的test文件querypath是一个问题，datapath是对这个问题的各种回答，我试图通过文本相似度来分析问题和哪个答案最匹配。。

原博客的测试是querypath是商品描述，datapath是商品的评论，通过文本相似度来分析，商品描述和实际的商品是否差异过大。

贴一下我的测试数据。很小的数据，就是测试一下这个：

注意所有的数据已经经过分词处理，分词怎么处理，可以用python的jieba库分词处理。可以参考http://www.cnblogs.com/weedboy/p/6854324.html

query

data

store(也就是结果）

测试结果和问题实际上最应该匹配的对不上。。

总结：

1.gensim 除了提供了tf-idf 算法，好好利用

2.我用jieba分词的忘记删掉停用词了，给结果带来很大影响，jieba库里有函数可以删停用词的

3.问答系统中，关于问题和答案匹配，如果不用有监督的机器学习是不行的。。