python中常用的分析文檔、計算詞語相似度的包 —— Word2Vec函數;該函數在gensim.models.Word2Vec包內。 分析文本和計算相似度有幾個步驟: 導入需要用到的庫: 定義文件位置,包括數據集位置和自定義的詞庫位置: 1. 前期分詞准備 ...
前幾天一個同學在看一段代碼,內容是使用gensim包提供的Word Vec方法訓練得到詞向量,里面有幾個變量code count index point看不懂,就向我求助,我大概給他講了下code是哈夫曼編碼,count應該是這個詞在訓練語料中出現的計數,point應該是在建樹的過程中 路徑的節點等等,這個算法我 年的時候就看過,所以他的問題沒把我難住。可是自己現在的工作內容和以前喜歡的NLP相關 ...
2018-07-04 11:15 0 841 推薦指數:
python中常用的分析文檔、計算詞語相似度的包 —— Word2Vec函數;該函數在gensim.models.Word2Vec包內。 分析文本和計算相似度有幾個步驟: 導入需要用到的庫: 定義文件位置,包括數據集位置和自定義的詞庫位置: 1. 前期分詞准備 ...
背景知識: (1)tf-idf 按照詞TF-IDF值來衡量該詞在該文檔中的重要性的指導思想:如果某個詞比較少見,但是它在這篇文章中多次出現,那么它很可能就反映了這篇文章的特性,正是我們所需要的關鍵詞。 tf–idf is the product of two ...
余弦相似度計算 余弦相似度用向量空間中兩個向量夾角的余弦值作為衡量兩個個體間差異的大小。余弦值越接近1,就表明夾角越接近0度,也就是兩個向量越相似,這就叫"余弦相似性"。 我們知道,對於兩個向量,如果他們之間的夾角越小,那么我們認為這兩個向量是越相似的。余弦相似性就是利用了這個理論 ...
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1.余弦距離 適用場景:余弦相似度衡量的是維度間取值方向的一致性,注重維度之間的差異,不注重數值上的差異。 舉例:如某T恤從100塊降到了50塊(A(100,50)),某西裝從1000塊降到了500塊(B(1000,500)),那么T恤和西裝都是降價了50%,兩者的價格變動趨勢一致,可以用余弦 ...
在工作中一直使用余弦相似度算法計算兩段文本的相似度和兩個用戶的相似度。一直弄不明白多維的余弦相似度公式是怎么推導來的。今天終於花費時間把公式推導出來,其實很簡單,都是高中學過的知識,只是很多年沒用了,都還給老師了。本文還通過一個例子演示如果使用余弦相似度計算兩段文本的相似度。 余弦函數 ...
# coding: utf-8 import collections import numpy as np import os from sklearn.neighbors import Nea ...