上述代码，构建隐私词库都不需要用到余弦相似度计算吗，就是输出微博文本数据中与种子词相似的词汇

时间: 2024-02-23 08:57:32 浏览: 57
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文本相似度算法，首先对文本分词，然后计算词频，生成词频向量，使用余弦相似度算法进行计算

是的，上述代码并没有使用余弦相似度计算来构建隐私词库。它使用了一种简单的基于规则的方法，通过匹配微博文本数据中的词汇和种子词库中的词汇进行匹配，并将匹配成功的词汇添加到隐私词库中。这种方法虽然简单，但是在一些场景下可能效果不太好，因为它无法发现那些与种子词汇语义相似但是表达方式不同的词汇。余弦相似度计算可以帮助我们发现这些语义相似的词汇，因此在一些场景下可能更为有效。
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实现一个代码：采用python、bert、transformers，基于隐私相关种子词和大量微博用户博文文本数据，计算余弦相似度，构建隐私词库。微调bert来训练自己的微博用户文本数据后获得词向量来计算相似度结果是不是更准确？是的话请帮我实现带有微调功能的代码

好的，下面是基于BERT微调的代码实现： python import torch import random import numpy as np import pandas as pd ...随后，使用这些词向量来计算每个词与种子词的相似度，并构建隐私词库。

首先，通过人工手动选取部分隐私相关词作为种子词，得到种子词列表；其次，利用BERT模型训练大量的微博用户文本语料和种子词列表中的一个种子词，获取词向量；然后，计算微博文本语料中每个中文词汇与已有种子词的余弦相似度，两个向量之间的余弦相似度越大说明它们关联度越高。最后，设置关联度阈值为0.85，语料中大于等于阈值0.85的词汇并且实际语义也是相近的才能被认为是相关隐私风险词，并与种子词一起纳入隐私词库中，词库达到一定规模后，过滤去重，形成最终的隐私词库。注意：我需要Tokenizer模型分词分的是中文，并不是分成单个字。帮我实现上述描述的代码，并且运行之后不要报错

接着，我们对微博用户文本语料进行了预处理，使用tokenizer将文本转化为BERT模型所需的输入格式，并使用模型计算了微博文本语料中每个中文词汇与已有种子词的余弦相似度，得到相关性矩阵。然后，我们确定了关联度...

写入privacy_words集合的是单个字难道不是因为tokenizer分词分成了单个字吗，导致单个字在比较相似度，我需要的是中文词汇比较相似度，请修改代码，而且上述修改后的代码运行结果输出只有种子词了，我想要的结果不是这样，我想要的是利用BERT、transformers模型训练大量的微博用户文本语料和种子词，获取词向量；然后，计算微博文本语料中每个中文词汇与这个种子词的余弦相似度，最后，设置关联度阈值，语料中大于等于阈值的词汇并且实际意思也是相近的才能被认为是相关隐私风险词，并与种子词一起纳入隐私词库privacy_words中。注意：我需要Tokenizer模型分词分的是中文，并不是将单个字转为编码，而是整个词汇转为编码。请在上述代码基础上按照这些描述进行修改，运行之后不要报错。

根据您的描述，您需要使用BERT或transformers模型训练中文文本语料，获取中文词汇的词向量，并计算每个中文词汇与种子词的余弦相似度。 以下是一种可能的修改方案，供您参考： python from transformers import...

采用python、bert、transformers模型，基于隐私相关文本（易泄露隐私项）种子词和大量微博用户博文文本数据，构建一个隐私词库。请实现上述描述的代码。

首先，你需要准备好以下工具和数据： - Python 3.6或以上版本 - transformers库 - BERT模型 - 隐私相关文本种子词 - 大量微博用户博文文本数据 ...而且，隐私词库的构建需要保证数据的隐私性和安全性，不可随意泄露。

基于python、RoBERTa、transformers模型编写以下任务的代码：先人工手动选取部分隐私词作为种子词，得到种子词列表；利用BERT模型训练大量的微博用户博文文本语料，获取词向量，然后其他词汇与已有种子词的相似度问题就转变成了向量相似度的问题；本任务采用余弦相似度，两个向量之间的余弦相似度越大说明它们关联度越高，余弦相似度计算采用的词向量是根据神经网络的最后四层来进行构建的，因为最后四层的效果最好，可以使用拼接的方式，也可以使用求和取平均的方式来获取词向量的编码；利用部分种子词和训练好的模型输出最相似的词汇，将每个种子词与其对应的相似词汇放在一个列表以”种子词：相似词汇“格式输出，将语义相近的词汇聚集在一起，对每一个种子词的关联词汇进行合并和去重，再进行人工筛选；设关联度阈值为q，语料中满足一定关联度阈值的词才能被定义为相关隐私词，并放入到隐私词库中；词库达到一定规模后，对词库进行过滤去重。

最后，根据相似度排序，输出每个种子词的相似词汇，并进行聚类和去重，代码如下： python # 设置相似度阈值 q = 0.8 # 获取每个种子词的相似词汇 result = [] for i in range(len(seed_words)): # 获取种子词...

请帮我实现带有余弦相似度计算的上述任务的代码

5. 对于每个词，找到与其余弦相似度最高的5个词，并且这5个词不在种子词库中，将它们添加到隐私词库中。 6. 输出隐私词库。 需要注意的是，这个代码实现的余弦相似度计算并不是很高效，因为它要计算所有词之间的...

上述的第一个问题我怀疑是计算余弦相似度的代码写的不对，比较的张量是不对的，我怀疑比较的encoded_layers[0][1:-1]和word_tensor不是微博词汇和种子词，我的判断正确吗，请帮我写出在上述代码基础上的修改优化代码

因此，原来的代码会将所有微博词汇的编码与所有BERT模型中的编码做比较，导致计算出来的余弦相似度过高。 下面是修改后的代码，仅更改了计算余弦相似度的部分： import jieba import torch from sklearn....

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。

首先回答你的第一个问题，计算出来的余弦相似度高达0.9以上可能是因为你选取的种子词与微博文本数据中的词汇数量较少，导致计算结果出现偏差。可以尝试增加种子词的数量，或者采用其他文本相似度计算方法。 针对你...

上述描述中：这里我在代码中添加了计算句子相似度的部分，同时修改了计算词相似度的部分，使得每个词与句子相似度的计算结果相乘，判断是否为隐私词。是怎么具体判断的隐私词

在上述代码中，计算每个词与种子词的相似度后，会对相似度进行判断。如果相似度大于 0.5，则将该词加入隐私词库中。 同时，在计算每个词与句子相似度时，将每个词的相似度与句子相似度的平均值相乘，判断该词是否为...

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] 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') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 对文本进行分词，并且添加特殊标记 tokens = ["[CLS]"] + tokenizer.tokenize(text) + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) 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] # 对于每个词，计算它与种子词的相似度 for i in range(1, len(tokens)-1): 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() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f: for word in privacy_words: f.write(word + "\n") 上述代码中的这两行代码： if sim > 0.5: privacy_words.add(word) 中privacy_words集合写入的词汇不是我想要的，运行之后都是写入privacy_words集合的都是单个字，我需要的是大于等于两个字的中文词汇，并且不包含种子词列表中的词汇，只需要将微博文本数据中与种子词相似度高的词汇写入privacy_words集合中，请帮我正确修改上述代码

这样就只会将长度大于等于两个字且不包含种子词列表中的词汇添加到 privacy_words 集合中了。修改后的完整代码如下： import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers...

import torch from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity from transformers import BertTokenizer, BertModel # 加载种子词库 seed_words = [] 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') # 构建隐私词库 privacy_words = set(seed_words) for text in text_data: # 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() if sim > 0.5: privacy_words.add(word) print(privacy_words) 上述代码中的这几行代码：# 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() 我怎么觉得并不是微博文本中的词汇与种子词在比较相似度，而是微博文本中一句话的每个词在和这句话比较呢，我的判断对吗？如果对的话，请帮我在上述代码基础上修改代码

上述代码中计算的是微博文本中的每个词与种子词的相似度，而不是与整个微博文本的相似度。如果你想比较整个句子的相似度，可以将代码修改为： # 加载种子词库 seed_words = [] with open("output/base_words....

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