環境

Python3，

gensim，jieba，numpy ，pandas

原理：文章轉成向量，然后在計算兩個向量的余弦值。

Gensim

gensim是一個python的自然語言處理庫，能夠將文檔根據TF-IDF, LDA, LSI 等模型轉化成向量模式，gensim還實現了word2vec功能，以便進行進一步的處理。

中文分詞

中文需要分詞，英文就不需要了，分詞用的 jieba 。

def segment(doc: str):

"""中文分詞

Arguments:

doc {str} -- 輸入文本

Returns:

[type] -- [description]

"""

# 停用詞

stop_words = pd.read_csv("./data/stopwords_TUH.txt", index_col=False, quoting=3,

names=['stopword'],

sep="\n",

encoding='utf-8')

stop_words = list(stop_words.stopword)

# 去掉html標簽數字等

reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S)

doc = reg_html.sub('', doc)

doc = re.sub('[０-９]', '', doc)

doc = re.sub('\s', '', doc)

word_list = list(jieba.cut(doc))

out_str = ''

for word in word_list:

if word not in stop_words:

out_str += word

out_str += ' '

segments = out_str.split(sep=" ")

return segments

訓練 Doc2Vec 模型

模型參數下面說明，先上代碼

def train():

"""訓練 Doc2Vec 模型

"""

# 先把所有文檔的路徑存進一個 array中，docLabels：

data_dir = "./data/corpus_words"

docLabels = [f for f in listdir(data_dir) if f.endswith('.txt')]

data = []

for doc in docLabels:

ws = open(data_dir + "/" + doc, 'r', encoding='UTF-8').read()

data.append(ws)

print(len(data))

# 訓練 Doc2Vec，并保存模型：

sentences = LabeledLineSentence(data, docLabels)

# 實例化一個模型

model = gensim.models.Doc2Vec(vector_size=256, window=10, min_count=5,

workers=4, alpha=0.025, min_alpha=0.025, epochs=12)

model.build_vocab(sentences)

print("開始訓練...")

# 訓練模型

model.train(sentences, total_examples=model.corpus_count, epochs=12)

model.save("./models/doc2vec.model")

print("model saved")

保存成功后會有三個文件，分別是：doc2vec.model，doc2vec.model.trainables.syn1neg.npy，doc2vec.model.wv.vectors.npy

Doc2Vec參數說明：

· vector_size：是指特征向量的維度，默認為100。大的size需要更多的訓練數據,但是效果會更好.

· window：表示當前詞與預測詞在一個句子中的最大距離是多少

· alpha: 是學習速率

· min_count: 可以對字典做截斷. 詞頻少于min_count次數的單詞會被丟棄掉, 默認值為5

· workers參數控制訓練的并行數。

· epochs： 迭代次數，默認為5

文本轉換成向量

利用之前保存的模型，把分詞后的分本轉成向量，代碼如下

def sent2vec(model, words):

"""文本轉換成向量

Arguments:

model {[type]} -- Doc2Vec 模型

words {[type]} -- 分詞后的文本

Returns:

[type] -- 向量數組

"""

vect_list = []

for w in words:

try:

vect_list.append(model.wv[w])

except:

continue

vect_list = np.array(vect_list)

vect = vect_list.sum(axis=0)

return vect / np.sqrt((vect ** 2).sum())

計算兩個向量余弦值

余弦相似度，又稱為余弦相似性，是通過計算兩個向量的夾角余弦值來評估他們的相似度。余弦相似度將向量根據坐標值，繪制到向量空間中，如最常見的二維空間。

余弦值的范圍在[-1,1]之間，值越趨近于1，代表兩個向量的方向越接近；越趨近于-1，他們的方向越相反；接近于0，表示兩個向量近乎于正交。

最常見的應用就是計算文本相似度。將兩個文本根據他們詞，建立兩個向量，計算這兩個向量的余弦值，就可以知道兩個文本在統計學方法中他們的相似度情況。實踐證明，這是一個非常有效的方法。

公式：

def similarity(a_vect, b_vect):

"""計算兩個向量余弦值

Arguments:

a_vect {[type]} -- a 向量

b_vect {[type]} -- b 向量

Returns:

[type] -- [description]

"""

dot_val = 0.0

a_norm = 0.0

b_norm = 0.0

cos = None

for a, b in zip(a_vect, b_vect):

dot_val += a*b

a_norm += a**2

b_norm += b**2

if a_norm == 0.0 or b_norm == 0.0:

cos = -1

else:

cos = dot_val / ((a_norm*b_norm)**0.5)

return cos

預測

def test_model():

print("load model")

model = gensim.models.Doc2Vec.load(‘./models/doc2vec.model‘)

st1 = open('./data/courpus_test/t1.txt', 'r', encoding='UTF-8').read()

st2 = open('./data/courpus_test/t2.txt', 'r', encoding='UTF-8').read()

# 分詞

print("segment")

st1 = segment(st1)

st2 = segment(st2)

# 轉成句子向量

vect1 = sent2vec(model, st1)

vect2 = sent2vec(model, st2)

# 查看變量占用空間大小

import sys

print(sys.getsizeof(vect1))

print(sys.getsizeof(vect2))

cos = similarity(vect1, vect2)

print("相似度：{:.4f}".format(cos))

看下效果：

完全相同的文章

不相同的文章

數據太大，沒有上傳，自己網上找找應該有很多。

參考：

原文地址：https://www.cnblogs.com/JreeyQi/p/9042397.html

總結

以上是生活随笔為你收集整理的python 文本相似度_【机器学习】使用gensim 的 doc2vec 实现文本相似度检测的全部內容，希望文章能夠幫你解決所遇到的問題。

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