实现简单向量空间模型VSM进行文本相似度计算

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"简单向量空间模型VSM算法的实现" 简单向量空间模型(Vector Space Model, VSM)是一种在信息检索和自然语言处理中广泛使用的算法,它将文本表示为高维向量,通过计算这些向量之间的相似度来评估文本的相关性。在本示例中,我们看到一个名为`TestSimilar`的类,该类有一个`Similarity`方法,用于计算两个文本字符串之间的相似度。 首先,`Similarity`方法接受两个字符串`text1`和`text2`作为输入,然后分别计算它们的词频向量。`GetDictionary`方法(未在代码中给出,但应该是将文本转化为词频的函数)返回一个字典,其中键是单词,值是该单词在文本中出现的次数。 接着,方法检查两个输入文本的词频字典是否为空,如果任一为空,则返回0,表示没有相似度。然后,它获取`text1`的词频字典的所有键,并对每个键执行以下操作: 1. 获取`text1`中对应单词的频率`temp1`。 2. 尝试获取`text2`中对应单词的频率`temp2`,若不存在则设为0。 3. 更新分子`numerator`,即两文本对应词频的乘积之和。 4. 更新分母`denominator1`,即`text1`所有单词频率平方的和。 5. 从`text2`的词频字典中移除该键,确保后续遍历不会重复处理。 接下来,遍历`text2`剩余的词频字典,更新分母`denominator2`,即`text2`所有单词频率平方的和。 最后,使用余弦相似度公式计算两个向量的相似度:`similarity = numerator / (Math.Sqrt(denominator1 * denominator2))`。余弦相似度衡量的是两个向量的夹角余弦值,值域在-1到1之间,值越大表示两个向量越相似。 整个过程的核心思想是,通过构建词频向量并计算它们的余弦相似度,可以量化两个文本之间的语义相似性。这种方法在信息检索、推荐系统和文本分类等场景中非常有用,因为它能够有效地处理大量文本数据并找出相关或相似的文档。