在python中计算单词相似度得分答案

【问题标题】：Calculating words similarity score in python在python中计算单词相似度得分
【发布时间】：2021-06-29 07:56:24
【问题描述】：

我正在尝试通过比较主题列表来计算书籍相似度。

需要从0-1之间的2个列表中获取相似度分数。

例子：

book1_topics = ["god", "bible", "book", "holy", "religion", "Christian"]

book2_topics = ["god", "Christ", "idol", "Jesus"]

尝试使用 wordnet 但不知道如何计算分数。

有什么建议吗？

【问题讨论】：

建议大家看this讨论
如果你告诉我们你是如何比较它们的，那么在你的问题中会很好。是什么让它们相似？
完成我之前的评论：我现在看到你想通过主题而不是单词来计算相似度，所以我建议的讨论可能不是重点，我的错

标签： python nlp wordnet cosine-similarity sentence-similarity

【解决方案1】：

我建议使用spaCy，一个 Python nlp 库

import spacy

book1_topics = ['god', 'bible', 'book', 'holy', 'religion', 'Christian']
book2_topics = ['god', 'Christ', 'idol', 'Jesus']

nlp = spacy.load('en_core_web_md')
doc1 = nlp(' '.join(book1_topics))
doc2 = nlp(' '.join(book2_topics))

print(doc1.similarity(doc2))

输出：

0.822639616995468

注意

你可能想安装 spacy：

pip3 install spacy

和模型：

python3 -m spacy download en_core_web_md

【讨论】：

【解决方案2】：

This

如果主题集不大，可能是一个很好的近似值。否则我会尝试研究像 Word2Vec 及其继任者这样的模型。

【讨论】：

【解决方案3】：

除了 spaCy，如果您要寻找的只是词汇重叠/相似性，我还建议您使用 Jaccard similarity index。

你需要install NLTK。

from nltk.util import ngrams

def jaccard_similarity(str1, str2, n):
    str1_bigrams = list(ngrams(str1, n))
    str2_bigrams = list(ngrams(str2, n))

    intersection = len(list(set(str1_bigrams).intersection(set(str2_bigrams))))
    union = (len(set(str1_bigrams)) + len(set(str2_bigrams))) - intersection

    return float(intersection) / union

在上面的函数中，你可以选择n（指n-gram中的“n”）作为你想要的任何东西。我通常使用n=2 来使用bigram Jaccard 相似度，但这取决于你。

现在将其应用于您的示例，我将亲自计算每个列表中每对单词的二元 Jaccard 相似度并将这些值平均（假设您具有上面定义的 jaccard_similarity 函数）：

>>> from itertools import product
>>> book1_topics = ["god", "bible", "book", "holy", "religion", "Christian"]
>>> book2_topics = ["god", "Christ", "idol", "Jesus"]
>>> pairs = list(product(book1_topics, book2_topics))
>>> similarities = [jaccard_similarity(str1, str2, 2) for str1, str2 in pairs]
>>> avg_similarity = sum(similarities) / len(similarities)

【讨论】：