用Python进行简单的文本相似度分析

发布时间：2019-08-13 07:39:58编辑：auto阅读（1838）

学习目标：

1. 利用gensim包分析文档相似度
2. 使用jieba进行中文分词
3. 了解TF-IDF模型

环境：

Python 3.6.0 |Anaconda 4.3.1 (64-bit)

工具：

jupyter notebook

注：为了简化问题，本文没有剔除停用词“stop-word”。实际应用中应该要剔除停用词。

首先引入分词API库jieba、文本相似度库gensim

import jieba
from gensim import corpora,models,similarities

以下doc0-doc7是几个最简单的文档，我们可以称之为目标文档，本文就是分析doc_test（测试文档）与以上8个文档的相似度。

doc0 = "我不喜欢上海"
doc1 = "上海是一个好地方"
doc2 = "北京是一个好地方"
doc3 = "上海好吃的在哪里"
doc4 = "上海好玩的在哪里"
doc5 = "上海是好地方"
doc6 = "上海路和上海人"
doc7 = "喜欢小吃"
doc_test="我喜欢上海的小吃"

分词

首先，为了简化操作，把目标文档放到一个列表all_doc中。

all_doc = []
all_doc.append(doc0)
all_doc.append(doc1)
all_doc.append(doc2)
all_doc.append(doc3)
all_doc.append(doc4)
all_doc.append(doc5)
all_doc.append(doc6)
all_doc.append(doc7)

以下对目标文档进行分词，并且保存在列表all_doc_list中

all_doc_list = []
for doc in all_doc:
    doc_list = [word for word in jieba.cut(doc)]
    all_doc_list.append(doc_list)

把分词后形成的列表显示出来：

print(all_doc_list)

[[‘我’, ‘不’, ‘喜欢’, ‘上海’],
[‘上海’, ‘是’, ‘一个’, ‘好’, ‘地方’],
[‘北京’, ‘是’, ‘一个’, ‘好’, ‘地方’],
[‘上海’, ‘好吃’, ‘的’, ‘在’, ‘哪里’],
[‘上海’, ‘好玩’, ‘的’, ‘在’, ‘哪里’],
[‘上海’, ‘是’, ‘好’, ‘地方’],
[‘上海’, ‘路’, ‘和’, ‘上海’, ‘人’],
[‘喜欢’, ‘小吃’]]

以下把测试文档也进行分词，并保存在列表doc_test_list中

doc_test_list = [word for word in jieba.cut(doc_test)]
doc_test_list

[‘我’, ‘喜欢’, ‘上海’, ‘的’, ‘小吃’]

制作语料库

首先用dictionary方法获取词袋（bag-of-words)

dictionary = corpora.Dictionary(all_doc_list)

词袋中用数字对所有词进行了编号

dictionary.keys()

[0, 1, 2, 3, 4, 5, 6, 7, 8, 9, 10, 11, 12, 13, 14, 15, 16, 17]

编号与词之间的对应关系

dictionary.token2id

{‘一个’: 4,
‘上海’: 0,
‘不’: 1,
‘人’: 14,
‘北京’: 8,
‘和’: 15,
‘哪里’: 9,
‘喜欢’: 2,
‘在’: 10,
‘地方’: 5,
‘好’: 6,
‘好吃’: 11,
‘好玩’: 13,
‘小吃’: 17,
‘我’: 3,
‘是’: 7,
‘的’: 12,
‘路’: 16}

以下使用doc2bow制作语料库

corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list]

语料库如下。语料库是一组向量，向量中的元素是一个二元组（编号、频次数），对应分词后的文档中的每一个词。

[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1)],
[(0, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],
[(4, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1), (8, 1)],
[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (11, 1), (12, 1)],
[(0, 1), (9, 1), (10, 1), (12, 1), (13, 1)],
[(0, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)],
[(0, 2), (14, 1), (15, 1), (16, 1)],
[(2, 1), (17, 1)]]

以下用同样的方法，把测试文档也转换为二元组的向量

doc_test_vec = dictionary.doc2bow(doc_test_list)
doc_test_vec

[(0, 1), (2, 1), (3, 1), (12, 1), (17, 1)]

相似度分析

使用TF-IDF模型对语料库建模

tfidf = models.TfidfModel(corpus)

获取测试文档中，每个词的TF-IDF值

tfidf[doc_test_vec]

[(0, 0.08112725037593049),
(2, 0.3909393754390612),
(3, 0.5864090631585919),
(12, 0.3909393754390612),
(17, 0.5864090631585919)]

对每个目标文档，分析测试文档的相似度

index = similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))
sim = index[tfidf[doc_test_vec]]
sim

array([ 0.54680777, 0.01055349, 0. , 0.17724207, 0.17724207,
0.01354522, 0.01279765, 0.70477605], dtype=float32)

根据相似度排序

sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])

[(7, 0.70477605),
(0, 0.54680777),
(3, 0.17724207),
(4, 0.17724207),
(5, 0.013545224),
(6, 0.01279765),
(1, 0.010553493),
(2, 0.0)]

从分析结果来看，测试文档与doc7相似度最高，其次是doc0，与doc2的相似度为零。大家可以根据TF-IDF的原理，看看是否符合预期。
最后总结一下文本相似度分析的步骤：

1. 读取文档
2. 对要计算的多篇文档进行分词
3. 对文档进行整理成指定格式，方便后续进行计算
4. 计算出词语的词频
5. 【可选】对词频低的词语进行过滤
6. 建立语料库词典
7. 加载要对比的文档
8. 将要对比的文档通过doc2bow转化为词袋模型
9. 对词袋模型进行进一步处理，得到新语料库
10. 将新语料库通过tfidfmodel进行处理，得到tfidf
11. 通过token2id得到特征数 12、稀疏矩阵相似度，从而建立索引 13、得到最终相似度结果

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