Berechnung der Kosinusähnlichkeit von Satzzeichenfolgen ohne externe Bibliotheken
Um die Kosinusähnlichkeit zwischen zwei Textzeichenfolgen ohne externe Module zu berechnen, eine einfache Python-Implementierung eingesetzt werden kann. In diesem Prozess wird die grundlegende Kosinus-Ähnlichkeitsformel verwendet:
cos(θ) = (A · B) / (||A|| · ||B||)
Wobei:
Implementierung
Der folgende Python-Code bietet eine praktische Implementierung dieser Formel:
<code class="python">import math import re from collections import Counter WORD = re.compile(r"\w+") def get_cosine(vec1, vec2): intersection = set(vec1.keys()) & set(vec2.keys()) numerator = sum([vec1[x] * vec2[x] for x in intersection]) sum1 = sum([vec1[x] ** 2 for x in list(vec1.keys())]) sum2 = sum([vec2[x] ** 2 for x in list(vec2.keys())]) denominator = math.sqrt(sum1) * math.sqrt(sum2) if not denominator: return 0.0 else: return float(numerator) / denominator def text_to_vector(text): words = WORD.findall(text) return Counter(words)</code>
Um diesen Code zu verwenden, konvertieren Sie die Satzzeichenfolgen mit der Funktion text_to_vector in Vektoren und berechnen Sie dann die Kosinusähnlichkeit mit der Funktion get_cosine:
<code class="python">text1 = "This is a foo bar sentence ." text2 = "This sentence is similar to a foo bar sentence ." vector1 = text_to_vector(text1) vector2 = text_to_vector(text2) cosine = get_cosine(vector1, vector2) print("Cosine:", cosine)</code>
Dadurch wird die Kosinusähnlichkeit zwischen den beiden Satzzeichenfolgen ausgegeben. Beachten Sie, dass die TF-IDF-Gewichtung in dieser Implementierung nicht enthalten ist, aber hinzugefügt werden kann, wenn ein geeigneter Korpus verfügbar ist.
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