如何从TfidfVectorizer计算余弦相似度？

从TfidfVectorizer计算余弦相似度的步骤如下：

导入所需的库和模块：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

准备文本数据：

documents = ["文档1内容", "文档2内容", "文档3内容", ...]

创建TfidfVectorizer对象，并进行文本向量化：

vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(documents)

计算余弦相似度矩阵：

cosine_similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix, tfidf_matrix)

获取文档之间的相似度：

# 假设我们要计算第1个文档和其他文档的相似度
document_index = 0
similarities = cosine_similarities[document_index]

根据相似度排序并获取相似度最高的文档：

# 获取相似度最高的文档索引
most_similar_index = similarities.argsort()[-2:-1][::-1]
# 获取相似度最高的文档内容
most_similar_document = documents[most_similar_index]

以上是使用TfidfVectorizer计算余弦相似度的基本步骤。TfidfVectorizer是一种常用的文本特征提取方法，它将文本转换为TF-IDF特征向量，其中TF表示词频，IDF表示逆文档频率。余弦相似度是一种常用的文本相似度度量方法，用于衡量两个文本向量之间的相似程度。

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