我正在尝试计算搜索词 A 与其他搜索词集合的文本相似度，例如“如何制作鸡”。为了计算相似度，我使用余弦距离和 TF-IDF 将 A 转换为向量。我想一次比较 A 与 所有 个文档的相似度。
目前，我的方法是迭代地计算 A 与其他所有文档的余弦相似度。我有 100 个要比较的文件。如果是cos_sim(A, X) > 0.8 的结果，那么我会说“酷，这很相似”。
但是，我觉得这可能不是整体相似性的真实表示。有没有办法在运行时为我的 100 个文档预先计算一个向量，并且每次我看到一个新的搜索查询 A 时，我都可以与这个预定义的向量/文档进行比较？
我相信我可以通过简单地将所有文档合并为一个来实现这一点……不过感觉很粗糙。有哪些利弊，以及可能的解决方案？效率加分！
【问题讨论】：
标签： python information-retrieval cosine-similarity document-classification
这个问题本质上是传统的搜索问题：您是否尝试过将文档放入Lucene (Java) 或Whoosh (python) 之类的位置？我认为他们有一个余弦相似模型（但即使他们没有，默认值可能会更好）。
所有搜索引擎使用的一般技巧是，文档通常是稀疏的。这意味着要计算相似度（例如，余弦相似度），只关心文档的长度（提前知道）以及它们都包含的术语 ;您可以组织一个像书后索引这样的数据结构，称为inverted index，它可以快速告诉您哪些文档将获得至少非零分。
只有 100 个文档，搜索引擎可能是矫枉过正；您想预先计算 TF-IDF 向量并将它们保存在一个 numpy 矩阵中。然后，您可以使用 numpy 操作一次计算所有文档的点积——它将输出numerators you need 的 1x100 向量。分母可以类似地预先计算。然后numpy.max(numpy.dot(query, docs)/denom) 可能就足够快了。
您应该分析您的代码，但我敢打赌您的矢量提取是缓慢的部分；但是对于所有查询，您应该只需要这样做一次。
如果您有数千或数百万个文档要比较，您可以查看 SciKit learn 的 K-最近邻结构（例如，Ball Tree 或 KDTree，或类似 Facebook's FAISS library 的东西。
【讨论】：