文本相似度的计算

shleyZ 发布于2019-07-25 10:18 / 3708人阅读

摘要：文本相似度的计算方法有很多，这里简单记录一下传统的模型计算文本相似度的时候主要是使用来协助生成文档向量整个文档集合有多少词，就是多少维度每个文档中的词用来生成权重，用权重来表示文档的向量生成向量后，就可以计算相似度了，用夹角余弦当然这里词的

文本相似度的计算方法有很多，这里简单记录一下

传统的VSM模型：

计算文本相似度的时候主要是使用tfidf来协助生成文档向量
整个文档集合有多少词，就是多少维度
每个文档中的词用tfidf来生成权重，用权重来表示文档的向量
生成向量后，就可以计算相似度了，用夹角余弦
当然这里词的权重的生成方式还有很多，也可以用其他的

LSI(Latent semantic indexing) 的方式

这个的方式也比较简单，主要是先生成文档 - 词矩阵
矩阵中的内容就是文档中出现该词的频数
然后用svd分解矩阵得到三个矩阵
C = USV
然后每个文档向量分别和USV相乘得到向量
文本相似度计算还是夹角余弦
至于降低维度，就要对S进行奇异值削减了

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