4.两篇文章的相似性 课题内容和要求 对于两篇文章,用哈希表的方法分别统计两个文章语言关键字的情况,并 最终按定量的计算结果,得出两份文本的相似性。 基本要求:建立关键字的哈希表,统计在每个文本中关键字出现的频度 得到两个向量X1和X2,通过计算向量X1和X2的相对距离来判断两篇文章的相似性。 每个词都可以表示为一个唯一的token,以token来向量化,例如下面两个文档,每个词用一个id表示,其值用其频度表示。 例如: Text,mining,is,a,powerful,technology,for,quickly,distilling,information 文章1关键字频度4304307002 文章2关键字频度4205405201 X1=[432 X2=[4 设s是向量X1和X2的相对距离,s=sgrt(∑(xi1-xi2)2),当X1=X2时,s= 0,反映出可能是表达同一意思的文章:s值越大,则两篇文章的差别可能也越 大。 测试数据:选择若干组文章,文章之间有相近的和差别大的,用上述方法 求s,对比两篇文章的相似性。 提高要求:采用余弦相似性来判断两个文章的相似性。
时间: 2023-12-05 07:04:44 浏览: 134
哈希表方法是一种简单有效的计算文本相似度的方法。具体实现步骤如下:
1. 将两篇文章分别进行分词,得到每篇文章的单词列表。
2. 对于每个单词,使用哈希表记录其出现次数。
3. 对于每篇文章,将其单词列表转换成一个向量,向量的每个维度对应一个单词在哈希表中的出现次数。
4. 利用向量间的余弦相似度或欧氏距离来计算两篇文章相似度。
下面是实现代码的示例:
```python
import math
def word_count(text):
# 统计文本中每个单词的出现次数
counts = {}
for word in text.split():
if word not in counts:
counts[word] = 0
counts[word] += 1
return counts
def vectorize(text, vocab):
# 将文本转换成向量
vector = [0] * len(vocab)
for word, count in word_count(text).items():
if word in vocab:
vector[vocab[word]] = count
return vector
def cosine_similarity(vec1, vec2):
# 计算向量的余弦相似度
dot_product = sum(x * y for x, y in zip(vec1, vec2))
magnitude = math.sqrt(sum(x**2 for x in vec1)) * math.sqrt(sum(x**2 for x in vec2))
if magnitude == 0:
return 0
return dot_product / magnitude
def euclidean_distance(vec1, vec2):
# 计算向量的欧氏距离
return math.sqrt(sum((x - y)**2 for x, y in zip(vec1, vec2)))
def text_similarity(text1, text2):
# 计算文本相似度
vocab = {}
for word_count in (word_count(text1), word_count(text2)):
for word in word_count:
if word not in vocab:
vocab[word] = len(vocab)
vec1 = vectorize(text1, vocab)
vec2 = vectorize(text2, vocab)
return cosine_similarity(vec1, vec2)
```
对于测试数据,可以选择一些主题相似但表达方式不同的文章进行测试,比如两篇新闻报道、两篇论文摘要等。将这些文章进行分词和向量化后,可以使用余弦相似度或欧氏距离计算它们之间的相似度。
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