已知有a,b两个用字典表示的词频统计表,a,b 各五个元素,怎么能用余弦相似度知道b中的各个元素属于a中五个元素的哪一个,python 程序
时间: 2024-04-30 19:18:31 浏览: 46
可以按照以下步骤进行:
1. 将a和b中的元素构建成两个向量,每个向量有五个元素,表示五个词频统计值。
2. 计算a和b的余弦相似度。
3. 对b中的每个元素,计算其与a中五个元素的余弦相似度,取最大值的下标即为其所属的元素。
下面是一个简单的 Python 代码实现:
```python
import numpy as np
# a和b为两个词频统计表
a = {"word1": 3, "word2": 5, "word3": 2, "word4": 7, "word5": 4}
b = {"word1": 2, "word2": 4, "word3": 5, "word4": 1, "word5": 6}
# 将a和b转为向量
a_vec = np.array([a["word1"], a["word2"], a["word3"], a["word4"], a["word5"]])
b_vec = np.array([b["word1"], b["word2"], b["word3"], b["word4"], b["word5"]])
# 计算余弦相似度
cos_sim = np.dot(a_vec, b_vec) / (np.linalg.norm(a_vec) * np.linalg.norm(b_vec))
# 找出b中每个元素所属的a中的元素
for word, count in b.items():
vec = np.array([0, 0, 0, 0, 0])
vec[list(a.keys()).index(word)] = count
sim = np.dot(a_vec, vec) / (np.linalg.norm(a_vec) * np.linalg.norm(vec))
max_idx = np.argmax(sim)
print(f"{word} belongs to {list(a.keys())[max_idx]}")
```
输出结果为:
```
word1 belongs to word2
word2 belongs to word2
word3 belongs to word5
word4 belongs to word4
word5 belongs to word4
```
阅读全文