Python实现快速查找英文句子相似度

"该资源是一个Python程序，用于查找与给定英文句子最相似的句子。程序基于gensim库，利用TF-IDF和LSI（Latent Semantic Indexing）模型来计算句子之间的相似度。它首先从`sentence.dat`文件加载数据，构建词汇表和文档向量，然后保存和加载模型以便于后续的相似度查询。用户可以在控制台输入句子，程序会返回文件中最相似的前十个句子及其相似度，并记录每次查询的执行时间，确保在100毫秒内完成。" 在这个程序中，主要涉及以下知识点： 1. **gensim库**: gensim是一个用于处理文本数据的Python库，特别适合主题建模和相似性检索。在这里，它被用来构建TF-IDF模型和LSI模型。 2. **文本预处理**: `loaddata`函数读取`sentence.dat`文件中的句子并将其分词，存储为列表。这是文本处理的第一步，通常包括去除标点符号、数字、停用词等。 3. **词汇表（Dictionary）**: gensim的`corpora.Dictionary`类用于创建词汇表，将单词映射为唯一的整数ID，便于后续的向量化操作。 4. **文档向量（Document Vectorization）**: - **TF-IDF** (Term Frequency-Inverse Document Frequency): 是一种统计方法，用于衡量一个词在文档中的重要性。`models.TfidfModel`创建了TF-IDF模型，将句子转换为TF-IDF向量。 - **LSI (Latent Semantic Indexing)**: LSI是一种降维技术，通过奇异值分解(SVD)捕捉文本中的潜在语义结构。`models.LsiModel`使用TF-IDF向量来训练LSI模型，进一步减少维度，提高相似度计算的效率。 5. **索引（Indexing）**: `similarities.MatrixSimilarity`构建了一个索引，用于快速查找与查询向量相似的文档向量。这使得能够在大量句子中高效地找到最相似的句子。 6. **相似度计算**: 使用`index[vec_lsi]`获取查询向量在索引中的相似度得分，然后通过排序找到最高的相似度。 7. **性能优化**: 程序通过保存和加载模型来避免重复的计算，提高了查询速度。同时，通过`time`模块计算查询执行时间，确保在100毫秒内完成，满足实时性的需求。 8. **用户交互**: 用户在控制台输入句子，程序即时计算相似度并输出结果。如果输入的句子单词数超过8个，程序会提示用户重新输入。 9. **异常处理**: 当用户输入的句子不符合条件时（单词长度大于8），程序会输出错误信息并退出。 通过这些技术，该程序实现了对大量英文句子的快速相似度查询，是自然语言处理领域的一个实际应用案例。