文本向量化-计算文本相似的的方法-基于python语言的实现

本节主要讨论三种方法实现中文文本的向量化，编程环境python3.6.

• TF 词频的方法
• TFIDF 词频-逆文档频率
• Word2Vec
  第一种TF方式，即是基于词频的方式，举一个最简单的例子：

1：今天天气不错！2：今天天气很好。

针对英文，我们可以直接跑程序，计算文本向量，英文单词都是以空格分割好的，但是对于中文，我们需要进行如下的几个处理步骤，分词、去停用词（使用在word2vec里，不然对于标点符号、少见的字符，会报word ‘x’not in vocabulary）、然后才到文本向量化，结果输出

我们先来看一下分词代码，分词调用的是结巴分词工具，根据最后机器学习模型，接收的文本参数是一个个独立的词。上代码，这个是定义的分词的函数。

#结巴分词，切开之后，有分隔符def jieba_function(sent):    import jieba    sent1 = jieba.cut(sent)    s = []    for each in sent1:        s.append(each)    return ' '.join(str(i) for i in s)

本文对于文本相似度采用余弦相似度计算，余弦相似度在论坛上有很多介绍，同样也可以用来计算向量之间的余弦相似度，给出计算余弦相似度的函数，直接调用就好

def count_cos_similarity(vec_1, vec_2):    if len(vec_1) != len(vec_2):        return 0    s = sum(vec_1[i] * vec_2[i] for i in range(len(vec_2)))    den1 = math.sqrt(sum([pow(number, 2) for number in vec_1]))    den2 = math.sqrt(sum([pow(number, 2) for number in vec_2]))    return s / (den1 * den2)

接下来给出TF模型的代码：

#计算文本向量，传入文本,接受的是字符串def tf(sent1, sent2):    from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer    sent1 = jieba_function(sent1)    sent2 = jieba_function(sent2)    #：Convert a collection of text documents to a matrix of token counts(计算词汇的数量)    # http: // blog.csdn.net / mmc2015 / article / details / 46866537 对于参数不了解的话，可以看这个博客内容介绍的比较详细。    count_vec = CountVectorizer()    sentences = [sent1, sent2]    print(count_vec.fit_transform(sentences).toarray())## 输出特征向量化后的表示    print(count_vec.get_feature_names())#输出的是切分的词， 输出向量各个维度的特征含义    #转换成维度相同的    vec_1 = count_vec.fit_transform(sentences).toarray()[0]    vec_2 = count_vec.fit_transform(sentences).toarray()[1]    print(len(vec_1), len(vec_2))    print(count_cos_similarity(vec_1, vec_2))

传进去的参数是，
1. sent1 = 我喜欢看电视，也喜欢看电影，
2. sent2 = 我不喜欢看电视，也不喜欢看电影

，输出的模型结果：

对于TFIDF针对TF不同之处，引入了逆文档频率，因此在导入函数时引入的是TfidfVectorizer,从代码上比较直观的看出区别，整体的思路完全一致。

def tfidf(sent1, sent2):    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer    sent1 = jieba_function(sent1)    sent2 = jieba_function(sent2)    tfidf_vec = TfidfVectorizer()    sentences = [sent1, sent2]    print(tfidf_vec.fit_transform(sentences).toarray())    print(tfidf_vec.get_feature_names())    vec_1 = tfidf_vec.fit_transform(sentences).toarray()[0]    vec_2 = tfidf_vec.fit_transform(sentences).toarray()[1]    print(count_cos_similarity(vec_1, vec_2))

输出的结果在这里：

第三钟方法，在开始的时候有介绍，因为在前期的预处理时候，需要多加一步去停用词，因此我们再这里对前面写的分词函数做一下 稍微的改动，依然可以复用原来的函数，但是比较尴尬的是，word2vec和以上两种方法，又存在着细节的不同，word2vec模型接受的是参数是字符串列表，而前两者接受的是字符串数据，因此在定义的jieba_function()函数时，我们直接返回列表s就好了，这是一个小小的不同。
最后附上最后的代码：

def word2vec1(sent1,sent2):    import gensim    def jieba_fun(sent):        import jieba        stopword = r"C:\Users\zss0330816\Desktop\stopwords.txt"#给停用词的路径        file = open(stopword, 'r', encoding='utf-8')        data = file.read()        sent1 = jieba.cut(sent)        s = []        for each in sent1:            #打开文件，对文本去停用词            if each not in data:                s.append(each)        file.close()        return s    sent1 = jieba_fun(sent1)    sent2 = jieba_fun(sent2)    #加载模型    model = gensim.models.Word2Vec.load(r'D:\study_on_w2v\data\zhwiki_model\word2vec_gensim')    try:        return model.n_similarity(sent1, sent2)    except Exception as e:        print(e)

最后输出的模型结果如下：

这两句，随便写的字，
1. sent1 = 我喜欢看电视，也喜欢看电影，你觉得尼
2. sent2 = 我不喜欢看电视，也不喜欢看电影，你感觉如何
其实在我们主观的感觉是，差别其实还是蛮大，我们看出余弦相似度值是word2vec>TF>TFIDF的值，word2vec最高，达到了0.91基本上可以认为两者含义一样了，但是此句确是完全表达的是相反的含义，这主要是因为模型本身对算法的设置，这个我不在这里详细讲解，关于word2vec的核心架构CBOW和Skip-gram，网上有很多具体的讲解，希望大家主动研究学习。TF就是通过词语的相似度，先找出文档中所有的词语，也就是维度，然后根据出现的次数，得到这个向量，来判断这二者之间的程度，以及TFIDF，他们都忽略了深层的语义信息，而只有表层的统计学含义，因此在计算上结果会存在误差，如果把上面这一句话改一下，如下：

sent1 = 我喜欢看电视，不喜欢看电影，sent2 = 我不喜欢看电视，喜欢看电影

以TF计算，余弦相似度必然为1，但是表达含义确实有区别，但是目前确实没有一个完美的算法解决所有的难题。
希望大家一起交流多发现问题把