还有别的方法嘛
时间: 2023-08-04 07:22:15 浏览: 83
是的,还有其他方法可以计算两个文本文件之间的相关性,例如使用Python中的自然语言处理(NLP)库NLTK。下面是一个示例代码:
```python
import nltk
from nltk.corpus import stopwords
from nltk.tokenize import word_tokenize
from nltk.stem import WordNetLemmatizer
from nltk.corpus import wordnet
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import matplotlib.pyplot as plt
# 读取第一个文件
with open('file1.txt', 'r') as file1:
text1 = file1.read()
# 读取第二个文件
with open('file2.txt', 'r') as file2:
text2 = file2.read()
# 分词、去停用词、词形还原
lemmatizer = WordNetLemmatizer()
stop_words = set(stopwords.words('english'))
tokens1 = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in word_tokenize(text1) if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]
tokens2 = [lemmatizer.lemmatize(word.lower()) for word in word_tokenize(text2) if word.isalpha() and word.lower() not in stop_words]
# 构建语料库
corpus = [' '.join(tokens1), ' '.join(tokens2)]
# 计算tf-idf
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf = vectorizer.fit_transform(corpus)
# 计算余弦相似度
similarity = cosine_similarity(tfidf)
# 绘制图像
plt.imshow(similarity, cmap='hot', interpolation='nearest')
plt.colorbar()
plt.show()
# 保存图像
plt.savefig('correlation.png')
```
这段代码首先使用NLTK库进行分词、去停用词和词形还原。然后,它将两个文本文件连接在一起,并计算它们的tf-idf。最后,它计算了两个文本文件之间的余弦相似度,并使用matplotlib库绘制了热图。最后,它将图像保存为correlation.png。
相关推荐
![docx](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083331.png)
![zip](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083736.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![](https://csdnimg.cn/download_wenku/file_type_ask_c1.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)
![pdf](https://img-home.csdnimg.cn/images/20210720083512.png)