Hướng dẫn cosine similarity between two string lists python - tính tương tự cosine giữa hai danh sách chuỗi python
Đầu tiên xây dựng một từ điển (đây là thuật ngữ kỹ thuật cho một danh sách tất cả các từ riêng biệt trong một tập hợp hoặc kho văn bản). Show
Từ điển Trong bước tiếp theo, chúng tôi sẽ tạo một thứ gọi là vectơ tần số thuật ngữ cho mỗi danh sách đầu vào. Chúng tôi sẽ sử dụng một thư viện có tên
Bước cuối cùng là tính toán thực tế về độ tương tự cosin.
Biến Với một chút tái cấu trúc kỹ thuật này có khả năng mở rộng khá nhiều (số lượng lớn các danh sách đầu vào, với số lượng từ tương đối lớn). Đối với Corpora thực sự lớn (như Wikipedia), bạn nên kiểm tra các thư viện xử lý ngôn ngữ tự nhiên được thực hiện cho loại điều này. Đây là một vài cái tốt.
Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Xem thảo luận Cải thiện bài viết Lưu bài viết Đọc is a measure of similarity between two non-zero vectors of an inner product space that measures the cosine of the angle
between them. Bàn luận 1. Open terminal(Linux). 2. sudo pip3 install nltk 3. python3 4. import nltk 5. nltk.download(‘all’) Độ tương tự cosine là thước đo sự tương đồng giữa hai vectơ khác không của không gian sản phẩm bên trong đo cosin của góc giữa chúng. B là vectơ.
nltk.tokenize: Nó được sử dụng để mã hóa. Mã thông báo là quá trình mà số lượng lớn văn bản được chia thành các phần nhỏ hơn được gọi là mã thông báo. nltk.corpus: Trong chương trình này, nó được sử dụng để có được một danh sách các từ dừng. Một từ dừng là một từ thường được sử dụng (chẳng hạn như là The The The, một, A A, một, một trong những người khác). Dưới đây là triển khai Python - 7 8 9 0 8 2
0 1 2
4 1 6 3 8 51. Open terminal(Linux). 2. sudo pip3 install nltk 3. python3 4. import nltk 5. nltk.download(‘all’)4 81. Open terminal(Linux). 2. sudo pip3 install nltk 3. python3 4. import nltk 5. nltk.download(‘all’)6 81. Open terminal(Linux). 2. sudo pip3 install nltk 3. python3 4. import nltk 5. nltk.download(‘all’)8 6 8 8
8 similarity: 0.28867513459481291 similarity: 0.28867513459481292 similarity: 0.28867513459481293 similarity: 0.28867513459481294 6__
8 numpy 5similarity: 0.28867513459481292 similarity: 0.28867513459481293 similarity: 0.28867513459481294 numpy 9
similarity: 0.28867513459481296 similarity: 0.28867513459481293 similarity: 0.28867513459481294 sim 4sim 55____76
similarity: 0.28867513459481296 similarity: 0.28867513459481293 similarity: 0.28867513459481294 word_tokenize(X) 6sim 5word_tokenize(X) 1
8 word_tokenize(X) 0similarity: 0.28867513459481292 from 8similarity: 0.28867513459481294 00 01 022 04 05 06 8 08 09 10 11 8 from 4 14 15 16 17 18 09 17 21 09 09__ 26 01 28 29Output: similarity: 0.2886751345948129 Làm thế nào để bạn tìm thấy sự tương đồng cosin giữa hai chuỗi trong Python?Sự tương tự cosine là thước đo sự tương đồng giữa hai vectơ khác không của không gian sản phẩm bên trong đo cosin của góc giữa chúng. Sự tương đồng = (A.B) / (|| a ||. || b ||) trong đó a và b là vectơ.Similarity = (A.B) / (||A||. ||B||) where A and B are vectors.
Làm thế nào để bạn tìm thấy sự tương đồng giữa hai danh sách trong Python?Phương pháp được áp dụng chính thức để tính toán sự tương đồng giữa các danh sách là tìm các yếu tố riêng biệt và cả các yếu tố phổ biến và tính toán thương số của nó.Kết quả sau đó được nhân với 100, để có được tỷ lệ phần trăm.finding the distinct elements and also common elements and computing it's quotient. The result is then multiplied by 100, to get the percentage.
Làm thế nào để bạn xác định sự tương đồng cosine trong Python?Ví dụ Python.. def cosine_similarity (x, y):. Nếu len (x)! = len (y):. dot_product = np.chấm (x, y). độ magive_x = np.sqrt (np. sum (x ** 2)). độ magive_y = np.sqrt (np. sum (y ** 2)). cosine_similarity = dot_product / (magnitude_x * magnitude_y). Làm thế nào để bạn tìm thấy sự tương đồng giữa hai tệp văn bản?Cách đơn giản nhất để tính toán sự tương đồng giữa hai tài liệu bằng cách sử dụng Word nhúng là tính toán vectơ centroid tài liệu.Đây là vectơ trung bình của tất cả các vectơ từ trong tài liệu.compute the document centroid vector. This is the vector that's the average of all the word vectors in the document. |