spark 短文本相似度 计算

Spark可以使用余弦相似度计算短文本相似度。余弦相似度是一种度量两个非零向量之间的夹角的方法，它的取值范围在-1到1之间，值越接近1表示两个向量越相似，值越接近-1表示两个向量越不相似。

下面是一个使用Spark计算短文本相似度的示例代码：

from pyspark.ml.feature import HashingTF, IDF, Tokenizer
from pyspark.ml.feature import VectorAssembler
from pyspark.ml.linalg import DenseVector

# 创建SparkSession
spark = SparkSession.builder.appName("Short Text Similarity").getOrCreate()

# 加载数据集，数据集格式为id,text1,text2
data = spark.read.csv("data.csv", header=True)

# 分词
tokenizer = Tokenizer(inputCol="text", outputCol="words")
data = tokenizer.transform(data)

# 计算TF-IDF值
hashingTF = HashingTF(inputCol="words", outputCol="rawFeatures", numFeatures=100)
idf = IDF(inputCol="rawFeatures", outputCol="features")
idfModel = idf.fit(hashingTF.transform(data))
data = idfModel.transform(hashingTF.transform(data))

# 合并特征向量
assembler = VectorAssembler(inputCols=["features1", "features2"], outputCol="features")
data = assembler.transform(data)

# 计算余弦相似度
dot_udf = udf(lambda x, y: float(x.dot(y)), DoubleType())
similarity = data.withColumn("similarity", dot_udf(col("features1"), col("features2")))

这个示例代码中使用了HashingTF和IDF来计算TF-IDF值，然后使用VectorAssembler将两个特征向量合并为一个，最后使用udf计算余弦相似度。这个示例中使用的数据集格式为id,text1,text2，你需要根据实际情况修改代码。