Python筆記 之 利用余弦相似性進行文字選擇

二維余弦相似度計算公式：cos

(θ

)cos(\theta)

cos(θ)

=x 1x

2+y1

y2x1

2+y1

2∗x2

2+y2

2\over*\sqrt }

x12​+y

12​​

∗x22

​+y2

2​​x

1​x2

​+y1

​y2​

​n維余弦相識度計算公式：cos

(θ

)cos(\theta)

cos(θ)

=∑ k→

1k→n

x1kx

2k∑k

→1k→

nx1k

∗∑k→

1k→n

x2

k_x_}}\over_}}*\sqrt _}}}

k→1∑k→

n​x1

k​​∗

k→1∑

k→n​

x2k​

​k→1

∑k→n

​x1k

​x2k

​​makedown公式：

'''

$cos(\theta)$=$\over*\sqrt }$
$cos(\theta)$=$_x_}}\over_}}*\sqrt _}}}$'''

此函式相對簡單，至於更為複雜的可能需要自己新增userdict和stopword，或者對字典進行調整。

對所選的字段沒有特殊規定，只希望選取有一定的原則（什麼原則則無要求），這是簡單的演算法符合需求的原因。

import jieba

import numpy
import sklearn.feature_extraction.text
defgetcentervectormatrix
(text)
:'''text為待分析的文字資料列表(矩陣版本)'''
if text:
_text=
jieba.enable_paddle(
)for item in text:
' '.join(jieba.lcut(item,cut_all=
false
,use_paddle=
true))
)        vectorizer = sklearn.feature_extraction.text.countvectorizer(
)#生成列表的tf-idf詞頻稀疏矩陣
csr_matrix=vectorizer.fit_transform(_text)
#轉換成矩陣
matrix=csr_matrix.todense(
)        rows,columns=matrix.shape
#求列表向量的質點
particle=
for c in
range
(columns)
:            sum_column=
float
(sum
(matrix[
:,c]))
round
(sum_column/rows,8)
)        particle=numpy.array(particle)
#取離質點最近的向量
distance_max=numpy.dot(matrix[0]
,particle)
/(numpy.linalg.norm(matrix[0]
)*(numpy.linalg.norm(particle)))
number_choice=
0for r in
range
(rows)
:            distance=numpy.dot(matrix[r]
,particle)
/(numpy.linalg.norm(matrix[r])*
(numpy.linalg.norm(particle)))
if distance_maxdistance_max=distance
number_choice=r
return text[number_choice]
else
:return
none

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