LSI算法代码
时间: 2023-07-03 18:11:44 浏览: 73
这里给出一个使用Python实现LSI算法的简单代码示例,演示了如何对文本数据进行SVD分解,以及如何基于SVD分解得到的低维向量进行文本相似性计算。
首先,我们需要使用Python的numpy和scikit-learn库来实现LSI算法:
```python
import numpy as np
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.decomposition import TruncatedSVD
# 定义一个文本列表
corpus = [
'This is the first document.',
'This document is the second document.',
'And this is the third one.',
'Is this the first document?',
]
# 创建tf-idf向量器
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer()
# 计算tf-idf矩阵
tfidf_matrix = tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus)
# 使用SVD分解计算LSI向量
svd = TruncatedSVD(n_components=2)
lsi_matrix = svd.fit_transform(tfidf_matrix)
# 计算第一篇文档与其他文档的相似度
doc1_vec = lsi_matrix[0]
similarity = []
for i in range(len(lsi_matrix)):
doc2_vec = lsi_matrix[i]
sim = np.dot(doc1_vec, doc2_vec) / (np.linalg.norm(doc1_vec) * np.linalg.norm(doc2_vec))
similarity.append(sim)
print(similarity)
```
这个示例代码首先定义了一个文本列表corpus,然后使用sklearn库中的TfidfVectorizer计算tf-idf矩阵,再利用TruncatedSVD对tf-idf矩阵进行奇异值分解,得到LSI向量。最后,计算第一篇文档与其他文档的相似度,输出相似度的列表。
需要注意的是,这个示例代码仅仅是一个简单的示例,并没有考虑到LSI算法的优化和实现细节。在实际应用中,你需要根据实际情况进行优化和改进,以提高算法的效率和准确性。