文本相似度的計算

shleyZ 發布于2019-07-25 10:18 / 3710人閱讀

摘要：文本相似度的計算方法有很多，這里簡單記錄一下傳統的模型計算文本相似度的時候主要是使用來協助生成文檔向量整個文檔集合有多少詞，就是多少維度每個文檔中的詞用來生成權重，用權重來表示文檔的向量生成向量后，就可以計算相似度了，用夾角余弦當然這里詞的

文本相似度的計算方法有很多，這里簡單記錄一下

傳統的VSM模型：

計算文本相似度的時候主要是使用tfidf來協助生成文檔向量
整個文檔集合有多少詞，就是多少維度
每個文檔中的詞用tfidf來生成權重，用權重來表示文檔的向量
生成向量后，就可以計算相似度了，用夾角余弦
當然這里詞的權重的生成方式還有很多，也可以用其他的

LSI(Latent semantic indexing) 的方式

這個的方式也比較簡單，主要是先生成文檔 - 詞矩陣
矩陣中的內容就是文檔中出現該詞的頻數
然后用svd分解矩陣得到三個矩陣
C = USV
然后每個文檔向量分別和USV相乘得到向量
文本相似度計算還是夾角余弦
至于降低維度，就要對S進行奇異值削減了

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