计算data1.txt 、data2.txt 、data3.txt这三篇文档之间的相似度。这三篇文档见第三次实验压缩包。用python代码实现

时间: 2024-06-15 18:08:54 浏览: 84
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基于Python实现的多种相似度计算、匹配搜索算法,支持文本、图像,开箱即用,相似度计算、语义匹配搜索工具包

要计算三篇文档之间的相似度,可以使用文本相似度算法,比如余弦相似度。以下是使用Python代码计算文档相似度的示例: ```python import os import re import math def calculate_similarity(doc1, doc2): # 读取文档内容 with open(doc1, 'r', encoding='utf-8') as f: content1 = f.read() with open(doc2, 'r', encoding='utf-8') as f: content2 = f.read() # 文本预处理,去除标点符号和特殊字符 pattern = re.compile(r'[^\w\s]') content1 = re.sub(pattern, '', content1) content2 = re.sub(pattern, '', content2) # 分词 words1 = content1.split() words2 = content2.split() # 构建词频向量 vector1 = {} vector2 = {} for word in words1: vector1[word] = vector1.get(word, 0) + 1 for word in words2: vector2[word] = vector2.get(word, 0) + 1 # 计算余弦相似度 dot_product = 0.0 norm1 = 0.0 norm2 = 0.0 for word in vector1: dot_product += vector1[word] * vector2.get(word, 0) norm1 += vector1[word] ** 2 for word in vector2: norm2 += vector2[word] ** 2 similarity = dot_product / (math.sqrt(norm1) * math.sqrt(norm2)) return similarity # 文档路径 doc1 = 'data1.txt' doc2 = 'data2.txt' doc3 = 'data3.txt' # 计算相似度 similarity_1_2 = calculate_similarity(doc1, doc2) similarity_1_3 = calculate_similarity(doc1, doc3) similarity_2_3 = calculate_similarity(doc2, doc3) print(f"文档1和文档2的相似度:{similarity_1_2}") print(f"文档1和文档3的相似度:{similarity_1_3}") print(f"文档2和文档3的相似度:{similarity_2_3}") ``` 请确保将代码中的`data1.txt`、`data2.txt`、`data3.txt`替换为实际的文档路径。运行代码后,会输出三篇文档之间的相似度。
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解释% 以下是生成多个视图的数据,共有3个数据集,每个数据集有2个特征data1 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];data2 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];data3 = [rand(5,1), rand(5,1); rand(5,1), rand(5,1)];% 以下是计算每个数据集的相似度矩阵similarity_matrix_1 = pdist(data1);similarity_matrix_2 = pdist(data2);similarity_matrix_3 = pdist(data3);% 以下是计算每个相似度矩阵的权重矩阵W1 = squareform(similarity_matrix_1);W1(W1 < median(W1(:))) = 0;W1(W1 > 0) = 1;W2 = squareform(similarity_matrix_2);W2(W2 < median(W2(:))) = 0;W2(W2 > 0) = 1;W3 = squareform(similarity_matrix_3);W3(W3 < median(W3(:))) = 0;W3(W3 > 0) = 1;% 以下是合并权重矩阵W = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);W(:,:,1) = W1;W(:,:,2) = W2;W(:,:,3) = W3;% 以下是计算Laplacian矩阵L = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);for i = 1:3 D = diag(sum(W(:,:,i),2)); L(:,:,i) = D - W(:,:,i);end% 以下是计算多视图相似度矩阵S = zeros(size(W1,1), size(W1,2), 3);for i = 1:3 S(:,:,i) = inv(eye(size(W1,1)) + L(:,:,i));end% 以下是计算多视图相似度矩阵的加权平均S_mean = mean(S,3);% 以下是对多视图相似度矩阵进行谱聚类[U,~] = eigs(S_mean,2,'LM');idx = kmeans(U,2);% 以下是绘制聚类结果figure;scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(1:5),'filled');hold on;scatter(data1(:,1),data1(:,2),[],idx(6:10),'filled');scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(11:15),'filled');scatter(data2(:,1),data2(:,2),[],idx(16:20),'filled');scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(21:25),'filled');scatter(data3(:,1),data3(:,2),[],idx(26:30),'filled');title('Multi-view Spectral Clustering');

解释代码import numpy as np import pandas as pd #数据文件格式用户id、商品id、评分、时间戳 header = ['user_id', 'item_id', 'rating', 'timestamp'] with open( "u.data", "r") as file_object: df=pd.read_csv(file_object,sep='\t',names=header) #读取u.data文件 print(df) n_users = df.user_id.unique().shape[0] n_items = df.item_id.unique().shape[0] print('Mumber of users = ' + str(n_users) + ' | Number of movies =' + str(n_items)) from sklearn.model_selection import train_test_split train_data, test_data = train_test_split(df, test_size=0.2, random_state=21) train_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in train_data.itertuples(): train_data_matrix[line[1] - 1, line[2] -1] = line[3] test_data_matrix = np.zeros((n_users, n_items)) for line in test_data.itertuples(): test_data_matrix[line[1] - 1, line[2] - 1] = line[3] print(train_data_matrix.shape) print(test_data_matrix.shape) from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity #计算用户相似度 user_similarity = cosine_similarity(train_data_matrix) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity.shape) print(u"用户相似度矩阵: ", user_similarity) def predict(ratings, similarity, type): # 基于用户相似度矩阵的 if type == 'user': mean_user_ratings = ratings.mean(axis=1) ratings_diff = (ratings - mean_user_ratings[:, np.newaxis] ) pred =mean_user_ratings[:, np.newaxis] + np.dot(similarity, ratings_diff)/ np.array( [np.abs(similarity).sum(axis=1)]).T print(u"预测值: ", pred.shape) return pred # 预测结果 user_prediction = predict(train_data_matrix, user_similarity, type='user') print(user_prediction)

import jieba import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel seed_words = ['姓名'] # with open("output/base_words.txt", "r", encoding="utf-8") as f: # for line in f: # seed_words.append(line.strip()) # print(seed_words) # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo1.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) # print(text_data) # 加载BERT模型和分词器 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese') jieba.load_userdict('data/userdict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) # 对文本进行分词,并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] # print(tokens) # # 对文本进行分词,并且添加特殊标记 # tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] # print(tokens) token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) # print(token_ids) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量,调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # print(encoded_layers) # 对于每个词,计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): # print(tokens[i]) word = tokens[i] if word in seed_words: continue word_tensor = encoded_layers[0][i].reshape(1, -1) sim = cosine_similarity(encoded_layers[0][1:-1], word_tensor, dense_output=False)[0].max() print(sim) if sim > 0.5 and len(word) > 1: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 第一个请求时为什么上述代码计算出来的余弦相似度的每个值都高达0.9以上,但事实应该是有些微博词汇与种子词之间并不相似,该帮我修改优化一下。第二个请求是:帮我详细讲解上述代码,并且指出哪块代码在比较微博文本数据中每个词汇与这个种子词的相似度。

import sys import re import jieba import codecs import gensim import numpy as np import pandas as pd def segment(doc: str): stop_words = pd.read_csv('data/stopwords.txt', index_col=False, quoting=3, names=['stopword'], sep='\n', encoding='utf-8') stop_words = list(stop_words.stopword) reg_html = re.compile(r'<[^>]+>', re.S) # 去掉html标签数字等 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 def doc2vec(file_name, model): start_alpha = 0.01 infer_epoch = 1000 doc = segment(codecs.open(file_name, 'r', 'utf-8').read()) vector = model.docvecs[doc_id] return model.infer_vector(doc) # 计算两个向量余弦值 def similarity(a_vect, b_vect): 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 def test_model(file1, file2): print('导入模型') model_path = 'tmp/zhwk_news.doc2vec' model = gensim.models.Doc2Vec.load(model_path) vect1 = doc2vec(file1, model) # 转成句子向量 vect2 = doc2vec(file2, model) print(sys.getsizeof(vect1)) # 查看变量占用空间大小 print(sys.getsizeof(vect2)) cos = similarity(vect1, vect2) print('相似度:%0.2f%%' % (cos * 100)) if __name__ == '__main__': file1 = 'data/corpus_test/t1.txt' file2 = 'data/corpus_test/t2.txt' test_model(file1, file2) 有什么问题 ,怎么解决

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