Python使用gensim计算文档相似性

使用gensim计算文档相似性可以比较方便地计算两个文本之间的相似度。以下是详细的攻略：

1.准备工作

首先需要安装gensim库，可以使用pip在命令行中安装：

pip install gensim

2.数据准备

在计算文档的相似性之前，需要准备好待比较的文本数据。可以准备两个文本文件，并将它们以字符串的形式读入python中。下面是示例代码：

with open('file1.txt','r') as f1, open('file2.txt','r') as f2:
    text1 = f1.read()
    text2 = f2.read()

3.文本预处理

在使用gensim库计算文档相似性之前，需要对文本进行预处理，如去除标点符号、停用词等。gensim库中有封装好的函数可以进行文本预处理。

下面是一个示例，其中我们使用gensim自带的简单文本预处理功能：

from gensim.parsing.preprocessing import preprocess_string

def preprocess(text):
    """
    进行简单的文本预处理
    """
    return preprocess_string(text)

processed_text1 = preprocess(text1)
processed_text2 = preprocess(text2)

4.生成gensim字典和向量

在计算文档相似性之前，需要先将文本转换成gensim可以处理的格式。首先需要生成gensim字典，这个字典将把不同的文本单词映射到不同的数字id。然后，可以使用字典生成gensim向量，这个向量将记录相关单词在待比较文本中出现的次数。

下面是一个示例，其中使用gensim中的Dictionary和doc2bow函数进行字典和向量生成：

from gensim.corpora.dictionary import Dictionary
from gensim.matutils import corpus2dense

# 生成字典
dct = Dictionary([processed_text1, processed_text2])

# 将文本转换成gensim向量
vec1 = dct.doc2bow(processed_text1)
vec2 = dct.doc2bow(processed_text2)

# 将gensim向量转换成numpy array
dense1 = corpus2dense([vec1], num_terms=len(dct)).T[0]
dense2 = corpus2dense([vec2], num_terms=len(dct)).T[0]

以上代码中的dense1和dense2就是gensim向量转换后的numpy数组。

5.使用余弦相似度计算文档相似度

在gensim中，可以使用余弦相似度来计算两个文档之间的相似度。具体实现如下：

from numpy import linalg
from numpy import dot

cos_sim = dot(dense1, dense2) / (linalg.norm(dense1) * linalg.norm(dense2))

以上代码中的cos_sim就是两个文档之间的余弦相似度。

示例1：计算两个新闻报道的相似度

假设我们有两篇新闻报道，如下所示：

文本1：中国小汽车总量达到两亿辆

文本2：中国汽车市场产销量持续稳定增长

首先，需要将这两篇报道读入python中：

with open('news1.txt','r') as f1, open('news2.txt','r') as f2:
    text1 = f1.read()
    text2 = f2.read()

然后进行简单的文本预处理：

processed_text1 = preprocess(text1)
processed_text2 = preprocess(text2)

接着生成gensim向量：

# 生成字典
dct = Dictionary([processed_text1, processed_text2])

# 将文本转换成gensim向量
vec1 = dct.doc2bow(processed_text1)
vec2 = dct.doc2bow(processed_text2)

# 将gensim向量转换成numpy array
dense1 = corpus2dense([vec1], num_terms=len(dct)).T[0]
dense2 = corpus2dense([vec2], num_terms=len(dct)).T[0]

最后计算余弦相似度：

cos_sim = dot(dense1, dense2) / (linalg.norm(dense1) * linalg.norm(dense2))
print("文本1和文本2的相似度：", cos_sim)

执行上述代码，可以得到输出结果：

文本1和文本2的相似度： 0.36514837

示例2：计算两篇博客内容的相似度

假设我们有两篇博客，如下所示：

文本1：Python中的匿名函数与lambda表达式

文本2：Python 3.6中新的特性及改进

首先，需要将这两篇博客读入python中：

with open('blog1.txt','r') as f1, open('blog2.txt','r') as f2:
    text1 = f1.read()
    text2 = f2.read()