python代码如何实现余弦相似性计算
这篇文章主要介绍了python代码如何实现余弦相似性计算,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
A：西米喜欢健身
B：超超不爱健身，喜欢打游戏
step1:分词
A：西米／喜欢／健身
B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏
step2:列出两个句子的并集
西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏
step3:计算词频向量
A：[1,1,1,0,0,0,0]
B：[0,1,1,1,1,1,1]
step4:计算余弦值
余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。
step5:python代码实现
importjieba
importjieba.analyse
defwords2vec(words1=None,words2=None):
v1=[]
v2=[]
tag1=jieba.analyse.extract_tags(words1,withWeight=True)
tag2=jieba.analyse.extract_tags(words2,withWeight=True)
tag_dict1={i[0]:i[1]foriintag1}
tag_dict2={i[0]:i[1]foriintag2}
merged_tag=set(tag_dict1.keys())|set(tag_dict2.keys())
foriinmerged_tag:
ifiintag_dict1:
v1.append(tag_dict1[i])
else:
v1.append(0)
ifiintag_dict2:
v2.append(tag_dict2[i])
else:
v2.append(0)
returnv1,v2
defcosine_similarity(vector1,vector2):
dot_product=0.0
normA=0.0
normB=0.0
fora,binzip(vector1,vector2):
dot_product+=a*b
normA+=a**2
normB+=b**2
ifnormA==0.0ornormB==0.0:
return0
else:
returnround(dot_product/((normA**0.5)*(normB**0.5))*100,2)
defcosine(str1,str2):
vec1,vec2=words2vec(str1,str2)
returncosine_similarity(vec1,vec2)
print(cosine('阿克苏苹果','阿克苏苹果'))
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持毛票票。
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