写一段词向量相似度代码
时间: 2023-03-06 13:26:49 浏览: 57
我们可以使用spaCy的word2vec模型来计算两个词向量的相似度:import spacynlp = spacy.load('en_core_web_md')word1 = nlp('cat')word2 = nlp('dog')similarity = word1.similarity(word2)print(similarity)
相关问题
写一段关于FastText生成词向量的代码
FastText是一种非监督的学习算法,它可以从文本中获得高质量的词向量。它使用深度学习算法,将一段文本中的每个词映射到一个稠密的向量空间中,以此来计算文本之间的相似度。下面是一段用于生成FastText词向量的代码:from gensim.models import fasttext # 加载数据
sentences = [["cat", "say", "meow"], ["dog", "say", "woof"]] # 训练模型
model = fasttext.FastText(sentences, size=4, window=3, min_count=1, iter=10) # 获取词向量
word_vectors = model.wv['cat'] print(word_vectors)
写一段matlab构建VSM模型代码
以下是一个简单的MATLAB代码,用于构建基于向量空间模型(VSM)的文本检索系统:
```
% 假设我们有一个包含3个文档的语料库
corpus = {'This is the first document.'
'This is the second second document.'
'And the third one.'};
% 构建词表,去除停用词
stopWords = {'is', 'the', 'and', 'one'};
words = split(join(corpus));
words = setdiff(words, stopWords);
vocab = unique(words);
% 构建文档-词频矩阵
tfMatrix = zeros(numel(corpus), numel(vocab));
for i = 1:numel(corpus)
docWords = split(corpus{i});
docWords = setdiff(docWords, stopWords);
for j = 1:numel(vocab)
tfMatrix(i,j) = sum(strcmp(docWords, vocab{j}));
end
end
% 计算文档的tf-idf向量
idfVector = log(numel(corpus) ./ sum(tfMatrix > 0));
tfidfMatrix = tfMatrix .* idfVector;
% 查询
query = 'second document';
queryWords = split(query);
queryWords = setdiff(queryWords, stopWords);
queryVector = zeros(1, numel(vocab));
for i = 1:numel(vocab)
queryVector(i) = sum(strcmp(queryWords, vocab{i}));
end
queryTfidfVector = queryVector .* idfVector;
cosSim = tfidfMatrix * queryTfidfVector' ./ (vecnorm(tfidfMatrix')' .* vecnorm(queryTfidfVector));
[sortedSim, sortedIdx] = sort(cosSim, 'descend');
disp('Top matching documents:');
disp(corpus(sortedIdx(1:5))));
```
这段代码首先构建了一个包含3个文档的语料库,然后通过词表和文档-词频矩阵构建了tf-idf向量空间模型。之后,代码接受用户输入的查询,并计算查询向量与所有文档向量之间的余弦相似度,最后返回相似度最高的前5个文档。
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