如何利用Python写一个 给定文档语料,利用中文切分词软件,分别得到用“/”分开的一些字词,利用向量空间模型设计一个针对这些文档的信息检索系统
时间: 2024-02-11 22:03:59 浏览: 39
好的,下面是一个基于Python的简单的信息检索系统实现:
1. 分词
我们可以使用Python中的jieba库来进行中文分词。可以使用以下代码将文档分词,并将结果保存到一个列表中:
```python
import jieba
doc_list = [] # 存储文档分词结果的列表
with open('doc.txt', 'r', encoding='utf-8') as f:
for line in f:
words = jieba.lcut(line.strip())
doc_list.append(words)
```
2. 构建词汇表
我们可以使用Python中的collections库中的Counter类来统计每个词语的出现次数,并根据出现次数来筛选出一定数量的关键词。可以使用以下代码构建词汇表:
```python
from collections import Counter
word_count = Counter()
for doc in doc_list:
word_count.update(doc)
vocab = set([w for w, c in word_count.items() if c > 5]) # 选取出现次数超过5的词语作为词汇表
```
3. 计算TF-IDF权重
我们可以使用Python中的sklearn库来计算TF-IDF权重。可以使用以下代码计算每个文档中每个关键词的TF-IDF权重:
```python
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
# 将分词后的文档转化为字符串形式
doc_str_list = [' '.join(doc) for doc in doc_list]
vectorizer = TfidfVectorizer(vocabulary=vocab)
tfidf = vectorizer.fit_transform(doc_str_list)
```
4. 计算相似度
我们可以使用Python中的numpy库来计算文档向量之间的余弦相似度。可以使用以下代码计算相似度:
```python
import numpy as np
def cosine_similarity(query_vec, doc_vec):
dot_product = np.dot(query_vec, doc_vec.T)
norm_product = np.linalg.norm(query_vec) * np.linalg.norm(doc_vec)
similarity = dot_product / norm_product
return similarity
# 假设查询向量为query_vec,计算每个文档向量与查询向量的相似度
similarity_list = []
for i in range(len(doc_list)):
similarity = cosine_similarity(query_vec, tfidf[i])
similarity_list.append((i, similarity))
# 对相似度进行排序,根据排序结果返回检索结果
sorted_sim_list = sorted(similarity_list, key=lambda x: x[1], reverse=True)
result = [doc_list[i] for i, sim in sorted_sim_list[:10]]
```
这就是一个简单的基于Python的信息检索系统的实现。当然,实际应用中还需要考虑更多的问题,例如如何处理查询中的拼写错误、如何使用词向量来处理词义消歧等等。