Python中两个文本文档之间的相似性

【问题标题】：Similarity between two text documents in PythonPython中两个文本文档之间的相似性
【发布时间】：2017-09-23 16:47:06
【问题描述】：

为您提供了四份文件，编号为 1 到 4，每份文件都有一个句子。根据 TF-IDF 分数计算，确定与第一个文档最相似的文档的标识符。

My name is Ankit,
Ankit name is very famous,
Ankit like his name
India has a lot of beautiful cities

输出整数（可以是 2 或 3 或 4），不留前导或尾随空格。

【问题讨论】：

你尝试了什么，显示你的代码。

标签： python machine-learning

【解决方案1】：

import numpy as np

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer

vect = TfidfVectorizer(min_df=1)

tfidf = vect.fit_transform(["My name is Ankit",
                             "Ankit name is very famous",
                             "Ankit like his name",
                             "India has a lot of beautiful cities"])

print ((tfidf * tfidf.T).A)

【讨论】：

如果你有两个数据集[sentencesA，sentenceB]，你会怎么做，并获得两者之间的余弦相似度，但不是全部。例如：sent_list_a = ['我吃了披萨'，'我摔倒了'] 和 sent_list_b = ['我饿了'，'我受伤了]。对于每一行，我想计算 sent_list_a 和相应的 send_list_b 之间的余弦相似度。