word2vec计算文本相似度的python代码示例

时间: 2023-09-07 13:17:32 浏览: 54
以下是一个使用word2vec计算文本相似度的Python代码示例: ```python from gensim.models import Word2Vec import numpy as np # 加载训练好的word2vec模型 model = Word2Vec.load('path/to/word2vec/model') # 定义计算文本相似度的函数 def text_similarity(text1, text2): # 对文本进行分词 words1 = text1.split() words2 = text2.split() # 计算两个文本的词向量平均值 vec1 = np.mean([model[word] for word in words1 if word in model], axis=0) vec2 = np.mean([model[word] for word in words2 if word in model], axis=0) # 计算两个文本的余弦相似度 sim = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)) return sim ``` 你觉得这个代码示例怎么样呢?
相关问题

word2vec计算文本相似度代码

这是一个简单的使用word2vec计算文本相似度的代码示例: ```python from gensim.models import Word2Vec import numpy as np def get_word2vec_similarity(text1, text2, model_path): # 加载预训练的Word2Vec模型 model = Word2Vec.load(model_path) # 对文本进行分词 words1 = text1.strip().split() words2 = text2.strip().split() # 计算文本向量的平均值 vec1 = np.mean([model.wv[word] for word in words1 if word in model.wv], axis=0) vec2 = np.mean([model.wv[word] for word in words2 if word in model.wv], axis=0) # 计算余弦相似度 similarity = np.dot(vec1, vec2) / (np.linalg.norm(vec1) * np.linalg.norm(vec2)) return similarity ``` 示例中使用了gensim库中的Word2Vec模型,并计算了两个文本的余弦相似度。需要注意的是,为了使用该代码,需要先对文本进行分词,并且预训练的Word2Vec模型需要先通过gensim进行训练。

word2vec文本相似度

Word2Vec是一种用于将单词转换为向量表示的技术,它可以用于计算文本中单词之间的相似度,也可以用于计算文本之间的相似度。以下是使用Word2Vec计算文本相似度的步骤: 1. 准备数据:将文本数据转换为单词列表,每个单词都是一个字符串。 2. 训练模型:使用Word2Vec模型训练单词向量。在训练过程中,模型将单词映射到一个高维向量空间中,使得语义相似的单词在向量空间中距离较近。 3. 计算文本向量:将文本中所有单词的向量取平均值,得到文本的向量表示。 4. 计算文本相似度:使用余弦相似度计算两个文本向量之间的相似度。余弦相似度的取值范围为[-1,1],值越接近1表示两个文本越相似,值越接近-1表示两个文本越不相似,值为0表示两个文本没有相关性。 以下是使用Python实现Word2Vec文本相似度计算的代码示例: ```python from gensim.models import Word2Vec import numpy as np # 准备数据 text1 = "I like to eat pizza" text2 = "I hate vegetables" text3 = "Pizza is my favorite food" texts = [text1.split(), text2.split(), text3.split()] # 训练模型 model = Word2Vec(texts, min_count=1) # 计算文本向量 def get_text_vector(text): words = text.split() vectors = [] for word in words: if word in model.wv.vocab: vectors.append(model.wv[word]) if len(vectors) == 0: return None else: return np.mean(vectors, axis=0) vector1 = get_text_vector(text1) vector2 = get_text_vector(text2) # 计算文本相似度 def cosine_similarity(vector1, vector2): if vector1 is None or vector2 is None: return None else: return np.dot(vector1, vector2) / (np.linalg.norm(vector1) * np.linalg.norm(vector2)) similarity = cosine_similarity(vector1, vector2) print("文本1和文本2的相似度为:", similarity) ```

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