中文相似度匹配（中文标题相似度检测）

前言

对中文标题使用余弦相似度算法和编辑距离相似度分析进行相似度分析 
  
  
  
  
  
 。

准备数据集part1

本次使用的数据集来源于前几年的硕士学位论文            ，可根据实际需要更换
  
  
  
  
  
  。结构如下所示：

学位论文题名 基于卷积神经网络的人脸识别研究 P2P流媒体视频点播系统设计和研究 校园网安全体系的设计与实现 无线传感器网络中基于多中继切换的CARQ方案性能分析 RFID和VLPR技术在酒钢智能门禁系统中的应用 ... 基于MapReduce的Web链接结构分析算法研究 环形交叉口混合交通流元胞自动机模型研究 细菌觅食算法的优化及其在车间调度中的应用研究 基于多载体图像的通用隐写分析方法研究 基于加权网络的传染病免疫策略研究

文件名：data.csv

编码格式：UTF-8

import pandas as pd data = pd.read_csv(data.csv) data = data[学位论文题名]

准备数据集part2

分词是一种常用的文本预处理技术 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，它可以为后续的文本分析和处理提供便利
 


 


 


 


 


 

。例如











，对于文本分类任务 
  
  
  
  
  
 ，可以使用分词将文本转换为词的序列 
  
  
  
  
  
 ，然后训练分类器来对词的序列进行分类 
 
 
 
 
 
。

在进行分词时

 


 


 


 


 


 
，通常会去掉一些无意义的词 
 
 
 
 
 
，称为停词
   
   
   
   
   
   。停词是指那些对文本分析没有太多意义的词 
   
   
   
   
   
  ，例如
 

 

 

 

 

 
，冠词 
  
  
  
  
  
 、连词
  
  
  
  
  
  、介词等
 

 

 

 

 

 
。去除停词可以提高分词的准确性
 

 

 

 

 

 
，并使文本分析的结果更加清晰明了 

 

 

 

 

 

。

停词文本集结构如下所示            ，停词库根据文件名在网上很容易找到： $ 1 2 3 4 ... 顺 顺着 首先 ！ 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
， ： ； ？

文件名：cn_stopwords.txt

编码格式：UTF-8

with open(cn_stopwords.txt, r, encoding=utf-8) as f: stop_words = [word.strip() for word in f.readlines()] 执行分词和去停词 import jieba res = [] for i in data: ii = i wordCut = list(jieba.cut(ii)) for j in wordCut: if j in stop_words: wordCut.remove(j) res.append(wordCut) 保存结果 import pickle with open(word_cut.dat, mode=wb) as f: pickle.dump(res, f)

这里使用pickle保存











，是因为如果使用pandas                  ，保存的数据是带了双引号的（代表字符串） 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，后续处理不便

















，因此采用序列化存储            。

余弦相似度算法

余弦相似度算法是一种计算两个向量之间相似度的方法            ，常用于自然语言处理和推荐系统等领域

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 。

余弦相似度算法的基本思想：计算两个向量的夹角余弦值 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，作为它们的相似度











。两个向量的夹角余弦值越接近1











，它们的相似度就越高；反之 
  
  
  
  
  
 ，如果两个向量的夹角余弦值接近0 
  
  
  
  
  
 ，它们的相似度就越低                  。

加载数据

with open(word_cut.dat, mode=rb) as f: dwc = pickle.load(f) # dwc 意为 Data of Word Cut

使用Word2Vec模型生成单词向量

在Word2Vec模型中

 


 


 


 


 


 
，单词被表示为一个向量 
 
 
 
 
 
，并且这些向量是通过学习单词在上下文中的出现概率而生成的
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 。skip-gram和CBOW是用于训练Word2Vec模型的两种不同的算法 
   
   
   
   
   
  ，它们都可以用来生成单词向量

















。

在使用Word2Vec模型进行自然语言处理任务时
 

 

 

 

 

 
，可以使用余弦相似度算法来计算单词向量之间的相似度            。例如
 

 

 

 

 

 
，可以使用余弦相似度算法来寻找与给定单词最相似的其他单词            ，或者用来比较两个文本之间的相似度
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 。

需要注意的是 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，Word2Vec模型和余弦相似度算法在不同的级别上操作











。Word2Vec模型生成单词向量











，而余弦相似度算法用于比较单词向量之间的相似度 
  
  
  
  
  
 。因此                  ，它们通常被结合使用来解决自然语言处理任务
  
  
  
  
  
  。

from gensim.models import Word2Vec model = Word2Vec(dwc, sg=1, vector_size=100, window=5, min_count=1, negative=3, sample=0.001, hs=1, workers=4)

Word2Vec模型有着众多参数 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
 
，这里仅介绍用到的一部分

















，详情见官方文档

参数名 值 描述 sg {0, 1}, 可选 训练算法：1为skip-gram；否则为CBOW vector_size int, 可选 单词向量的维数 windows int, 可选 句中当前单词和预测单词之间最大距离 min_count int, 可选 忽略总频率低于此值的所有单词 negative int, 可选 如果>0            ，将使用负采样 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
 
  
，负的int指定应绘制多少个“噪声词            ”（通常在5-20之间）
 


 


 


 


 


 

。如果设置为0











，则不使用负采样 sample float, 可选 用于配置被随机采样的高频词 
  
  
  
  
  
 ，有效范围：(0,1e-5) hs {0, 1}, 可选 如果为1 
  
  
  
  
  
 ，则分层softmax将用于模型训练 
 
 
 
 
 
。如果0

 


 


 


 


 


 
，且负值为非零 
 
 
 
 
 
，则将使用负采样 workers int, 可选 使用这些工作线程来训练模型(相当于多核机器的更快训练)
   
   
   
   
   
   。

保存/加载训练结果

model.save(model.dat) # 保存模型 model = Word2Vec.load(model.dat) # 加载模型

计算相似度

limit = 0.99 # 相似度阈值 k = len(dwc) st = [] # 意为Similar Title for i in range(k): for j in range(i + 1, k): sim = model.wv.n_similarity(dwc[i], dwc[j]) # 计算两个标题间的相似度 if sim > limit: # 相似度高于阈值的加入结果 temp = [dwc[i], dwc[j], sim] st.append(temp) for i in st: print(i)

部分结果如下：

[卷积,神经网络,人脸识别,研究, 双目,测距,机器人,研究, 0.99172336] [P2P,流媒体,视频点播,系统,设计,研究, 部队,数字化,营区,设计,实现, 0.9933342] [P2P,流媒体,视频点播,系统,设计,研究, 属性,环,签密,NDN,敏感,信息,保护,方案, 0.99131924] [P2P,流媒体,视频点播,系统,设计,研究, 社交,关系,流行病,传播,免疫,机制,研究, 0.9944775] [P2P,流媒体,视频点播,系统,设计,研究, WSN,节能型,数据压缩,方法,研究, 0.99563485]

编辑距离相似度算法

算法介绍

编辑距离相似度算法是一种计算两个字符串之间相似度的方法 
   
   
   
   
   
  ，常用于自然语言处理和信息检索等领域
 

 

 

 

 

 
。

编辑距离相似度算法的基本思想是
 

 

 

 

 

 
，计算两个字符串之间的最小编辑次数
 

 

 

 

 

 
，作为它们的相似度 

 

 

 

 

 

。两个字符串之间的最小编辑次数越少            ，它们的相似度就越高；反之 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
，如果两个字符串之间的最小编辑次数越多











，它们的相似度就越低            。

import Levenshtein limit2 = 5 # 相似度阈值 k = len(dwc) st2 = dict() for i in range(k): for j in range(i + 1, k): title1 = .join(dwc[i]) title2 = .join(dwc[j]) sim = Levenshtein.distance(title1, title2) if sim < limit2: # 相似度低于阈值的加入结果 key = title1 + + title2 st2[key] = sim sim_rk = sorted(st2.items(), key=lambda x: x[1]) # 根据相似度增序排序 for i in sim_rk: print(i)

结果如下：

(稀疏,表示,目标,跟踪,算法,研究 稀疏,表示,目标,跟踪,算法,研究, 0) (稀疏,表示,目标,跟踪,算法,研究 稀疏,表示,目标,跟踪,方法,研究, 1) (稀疏,表示,目标,跟踪,方法,研究 稀疏,表示,目标,跟踪,算法,研究, 1) (自,适应,有限元,方法,三维,相场,模型模拟,研究 自,适应,有限元,方法,相场,模型模拟,研究, 3) (多,特征,融合,粒子,滤波,跟踪,算法,研究 特征,适应,融合,粒子,滤波,跟踪,算法,研究, 4) (模糊,软集,多,属性,决策,方法,研究 软集,理论,多,属性,决策,方法,研究, 4)

总结

在Python中                  ，使用这两种算法能够简单实现文本分析

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 

 
 。