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如何使用spacy文档相似度函数将数据集中的一个文档与所有其他文档进行比较?

使用spacy文档相似度函数将数据集中的一个文档与所有其他文档进行比较的步骤如下:

  1. 导入必要的库和模块:
代码语言:txt
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import spacy
from spacy import displacy
from spacy.matcher import PhraseMatcher
  1. 加载spacy的预训练模型:
代码语言:txt
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nlp = spacy.load('en_core_web_sm')
  1. 创建一个空的PhraseMatcher对象,并将所有其他文档中的句子添加到该对象中:
代码语言:txt
复制
matcher = PhraseMatcher(nlp.vocab)
other_documents = [...]  # 其他文档的列表

for doc in other_documents:
    doc = nlp(doc)
    sentences = [sent.text for sent in doc.sents]
    patterns = [nlp(sent) for sent in sentences]
    matcher.add("Sentences", None, *patterns)
  1. 加载要比较的文档:
代码语言:txt
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document_to_compare = "要比较的文档"
document_to_compare = nlp(document_to_compare)
  1. 对要比较的文档进行句子分割,并使用PhraseMatcher找到与每个句子最相似的句子:
代码语言:txt
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sentences_to_compare = [sent.text for sent in document_to_compare.sents]
similar_sentences = []

for sentence in sentences_to_compare:
    pattern = nlp(sentence)
    matches = matcher(pattern)
    similarities = []

    for match_id, start, end in matches:
        span = document_to_compare[start:end]
        similarity = span.similarity(pattern)
        similarities.append((span.text, similarity))

    similarities.sort(key=lambda x: x[1], reverse=True)
    similar_sentences.append(similarities[0][0])
  1. 打印结果:
代码语言:txt
复制
for i, sentence in enumerate(sentences_to_compare):
    print(f"句子 {i+1}:")
    print("原始句子:", sentence)
    print("相似句子:", similar_sentences[i])
    print()

这样,你就可以使用spacy文档相似度函数将数据集中的一个文档与所有其他文档进行比较了。请注意,这只是一个基本的示例,你可以根据实际需求进行修改和扩展。

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