大数据开发 NLP文本相似度

大数据开发 NLP文本相似度

2019年01月10日 19:59:00 Blithe_Lee2 阅读数 134更多

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NLP文本相似度

nlp 自然语言处理

1. 个体间的相似程度 一般用余弦相似度 个体间的相似程度 一般用余弦相似度表示
   cosA=a·b/|a|·|b|

得到了文本相似度计算的处理流程是:
– 找出两篇文章的关键词；
– 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合中的
词的词频
– 生成两篇文章各自的词频向量；
– 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。

1. 词频——TF（Term Frequency）
   • ：一个词在文章中出现的次数
   • 也不是绝对的！出现次数最多的是“的”“是”“在”，这类最常用的词，
   叫做停用词（stop words）
   • 停用词对结果毫无帮助，必须过滤掉的词
   • 如果某个词比较少见，但是它在这篇文章中多次出现，那
   么它很可能反映了这篇文章的特性，正是我们所需要的关键词
2. 反文档频率 -IDF
   • 在词频的基础上，赋予每一个词的权重，进一步体现该词的重要性，
   • 最常见的词（“的”、“是”、“在”）给予最小的权重
   • 较常见的词（“国内”、“中国”、“报道”）给予较小的权重
   • 较少见的词（“养殖”、“维基”、“涨停”）较大权重

4.TF·IDF值越大 该词的越重要
反文档频率（IDF）= log（ 语料库文档数/包含这个关键词的文档数+1）

应用：

• 相似文章
  • 使用TF-IDF算法，找出两篇文章的关键词；
  • 每篇文章各取出若干个关键词，合并成一个集合，计算每篇文章对于这个集合
  中的词的词频；
  • 生成两篇文章各自的词频向量；
  • 计算两个向量的余弦相似度，值越大就表示越相似。
• 文章摘要
  
  5.L C S 定 义
  • 最长公共子序列（Longest Common Subsequence）
  • 一个序列S任意删除若干个字符得到的新序列T，则T叫做S的子序列
  • 两个序列X和Y的公共子序列中，长度最长的那个，定义为X和Y的最长公共子序
  列
  – 字符串12455与245576的最长公共子序列为2455
  – 字符串acdfg与adfc的最长公共子序列为adf
  • 注意区别最长公共子串（Longest Common Substring）
  – 最长公共子串要求连接
  L C S 作 用
  • 求两个序列中最长的公共子序列算法
  – 生物学家常利用该算法进行基因序列比对，以推测序列的结构、功能和演化过程。
  • 描述两段文字之间的“相似度”
  – 辨别抄袭，对一段文字进行修改之后，计算改动前后文字的最长公共子序列，将除此子序列
  外的部分提取出来，该方法判断修改的部分
  求 解 — — 暴力穷举法
  • 假定字符串X，Y的长度分别为m，n；
  • X的一个子序列即下标序列{1,2，……，m}严格递增子序列，因此，X共有2
  m个
  不同子序列；同理，Y有2
  n个不同子序列;
  • 穷举搜索法时间复杂度O(2
  m ∗ 2
  n
  );
  • 对X的每一个子序列，检查它是否也是Y的子序列，从而确定它是否为X和Y的公
  共子序列，并且在检查过程中选出最长的公共子序列;
  • 复杂度高，不可用！
  求 解 — — 动态规划法
  • 字符串X，长度为m，从1开始数；
  • 字符串Y，长度为n，从1开始数；
  • Xi=<x1，……，xi>即X序列的前i个字符（1<=i<=m）(Xi计作“字符串X的i前缀”)
  • Yi=<y1，……，yi>即Y序列的前j个字符（1<=j<=n）(Yj计作“字符串Y的j前缀”)
  • LCS(X,Y)为字符串X和Y的最长公共子序列，即为Z=<z1，……，zk>
  • 如果xm = yn（最后一个字符相同），则：X?与Yn的最长公共子序列Zk的最后一个字符必定为
  xm(= yn)
  • ?? = xm = yn
  • LCS(X?, Yn)=LCS(X?−1, Yn−1)+x