gensim是一个用于主题建模和文档相似度计算的Python库。它提供了WmdSimilarity函数来计算文档之间的相似度,同时也支持numpy.ndarray数据类型的单词嵌入。
使用gensim中的WmdSimilarity函数,需要进行以下步骤:
- 安装gensim库:可以使用pip命令进行安装,如:
pip install gensim
- 导入必要的库和模块:from gensim import corpora
from gensim.models import Word2Vec
from gensim.similarities import WmdSimilarity
- 准备文档数据:documents = [
"This is the first document",
"This document is the second document",
"And this is the third one",
"Is this the first document?"
]
- 对文档进行预处理和分词:texts = [[word for word in document.lower().split()] for document in documents]
- 构建词典和语料库:dictionary = corpora.Dictionary(texts)
corpus = [dictionary.doc2bow(text) for text in texts]
- 训练Word2Vec模型:model = Word2Vec(texts, min_count=1)
- 创建WmdSimilarity对象:similarity_index = WmdSimilarity(texts, model, num_best=5)
- 使用WmdSimilarity计算文档相似度:query = "This is a query document"
query_text = [word for word in query.lower().split()]
query_bow = dictionary.doc2bow(query_text)
similar_documents = similarity_index[query_bow]
在上述代码中,我们首先将文档进行预处理和分词,然后构建词典和语料库。接着使用Word2Vec模型训练单词嵌入。最后,我们创建了WmdSimilarity对象,并使用它来计算给定查询文档与其他文档的相似度。
关于numpy.ndarray数据类型的单词嵌入,可以通过Word2Vec模型的model.wv
属性来获取。例如,要获取单词"document"的嵌入向量,可以使用model.wv["document"]
。
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