自然语言处理中句子相似度计算的几种方法

Posted 2021-04-12 进击的Coder

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篇首语：本文由小常识网(cha138.com)小编为大家整理，主要介绍了自然语言处理中句子相似度计算的几种方法相关的知识，希望对你有一定的参考价值。

在做自然语言处理的过程中，我们经常会遇到需要找出相似语句的场景，或者找出句子的近似表达，这时候我们就需要把类似的句子归到一起，这里面就涉及到句子相似度计算的问题，那么本节就来了解一下怎么样来用 Python 实现句子相似度的计算。

基本方法

句子相似度计算我们一共归类了以下几种方法：

编辑距离计算
杰卡德系数计算
TF 计算
TFIDF 计算
Word2Vec 计算

下面我们来一一了解一下这几种算法的原理和 Python 实现。

编辑距离计算

编辑距离，英文叫做 Edit Distance，又称 Levenshtein 距离，是指两个字串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数，如果它们的距离越大，说明它们越是不同。许可的编辑操作包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符。

例如我们有两个字符串：string 和 setting，如果我们想要把 string 转化为 setting，需要这么两步：

第一步，在 s 和 t 之间加入字符 e。
第二步，把 r 替换成 t。

所以它们的编辑距离差就是 2，这就对应着二者要进行转化所要改变（添加、替换、删除）的最小步数。

那么用 Python 怎样来实现呢，我们可以直接使用 distance 库：

import distance

def edit_distance(s1, s2):
    return distance.levenshtein(s1, s2)

s1 = 'string'
s2 = 'setting'
print(edit_distance(s1, s2))

这里我们直接使用 distance 库的 levenshtein() 方法，传入两个字符串，即可获取两个字符串的编辑距离了。

运行结果如下：

这里的 distance 库我们可以直接使用 pip3 来安装：

pip3 install distance

这样如果我们想要获取相似的文本的话可以直接设定一个编辑距离的阈值来实现，如设置编辑距离为 2，下面是一个样例：

import distance

def edit_distance(s1, s2):
    return distance.levenshtein(s1, s2)

strings = [
    '你在干什么',
    '你在干啥子',
    '你在做什么',
    '你好啊',
    '我喜欢吃香蕉'
]

target = '你在干啥'
results = list(filter(lambda x: edit_distance(x, target) <= 2, strings))
print(results)

这里我们定义了一些字符串，然后定义了一个目标字符串，然后用编辑距离 2 的阈值进行设定，最后得到的结果就是编辑距离在 2 及以内的结果，运行结果如下：

['你在干什么', '你在干啥子']

通过这种方式我们可以大致筛选出类似的句子，但是发现一些句子例如“你在做什么” 就没有被识别出来，但他们的意义确实是相差不大的，因此，编辑距离并不是一个好的方式，但是简单易用。

杰卡德系数计算

杰卡德系数，英文叫做 Jaccard index, 又称为 Jaccard 相似系数，用于比较有限样本集之间的相似性与差异性。Jaccard 系数值越大，样本相似度越高。

实际上它的计算方式非常简单，就是两个样本的交集除以并集得到的数值，当两个样本完全一致时，结果为 1，当两个样本完全不同时，结果为 0。

算法非常简单，就是交集除以并集，下面我们用 Python 代码来实现一下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import numpy as np

def jaccard_similarity(s1, s2):
    def add_space(s):
        return ' '.join(list(s))

    # 将字中间加入空格
    s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
    # 转化为TF矩阵
    cv = CountVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
    corpus = [s1, s2]
    vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
    # 求交集
    numerator = np.sum(np.min(vectors, axis=0))
    # 求并集
    denominator = np.sum(np.max(vectors, axis=0))
    # 计算杰卡德系数
    return 1.0 * numerator / denominator

s1 = '你在干嘛呢'
s2 = '你在干什么呢'
print(jaccard_similarity(s1, s2))

这里我们使用了 Sklearn 库中的 CountVectorizer 来计算句子的 TF 矩阵，然后利用 Numpy 来计算二者的交集和并集，随后计算杰卡德系数。

这里值得学习的有 CountVectorizer 的用法，通过它的 fit_transform() 方法我们可以将字符串转化为词频矩阵，例如这里有两句话“你在干嘛呢”和“你在干什么呢”，首先 CountVectorizer 会计算出不重复的有哪些字，会得到一个字的列表，结果为：

['么', '什', '你', '呢', '嘛', '在', '干']

这个其实可以通过如下代码来获取，就是获取词表内容：

cv.get_feature_names()

接下来通过转化之后，vectors 变量就变成了：

[[0 0 1 1 1 1 1]
 [1 1 1 1 0 1 1]]

它对应的是两个句子对应词表的词频统计，这里是两个句子，所以结果是一个长度为 2 的二维数组，比如第一句话“你在干嘛呢”中不包含“么”字，那么第一个“么”字对应的结果就是0，即数量为 0，依次类推。

后面我们使用了 np.min() 方法并传入了 axis 为 0，实际上就是获取了每一列的最小值，这样实际上就是取了交集，np.max() 方法是获取了每一列的最大值，实际上就是取了并集。

二者分别取和即是交集大小和并集大小，然后作商即可，结果如下：

0.5714285714285714

这个数值越大，代表两个字符串越接近，否则反之，因此我们也可以使用这个方法，并通过设置一个相似度阈值来进行筛选。

TF计算

第三种方案就是直接计算 TF 矩阵中两个向量的相似度了，实际上就是求解两个向量夹角的余弦值，就是点乘积除以二者的模长，公式如下：

cosθ=a·b/|a|*|b|

上面我们已经获得了 TF 矩阵，下面我们只需要求解两个向量夹角的余弦值就好了，代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
import numpy as np
from scipy.linalg import norm

def tf_similarity(s1, s2):
    def add_space(s):
        return ' '.join(list(s))

    # 将字中间加入空格
    s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
    # 转化为TF矩阵
    cv = CountVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
    corpus = [s1, s2]
    vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
    # 计算TF系数
    return np.dot(vectors[0], vectors[1]) / (norm(vectors[0]) * norm(vectors[1]))

s1 = '你在干嘛呢'
s2 = '你在干什么呢'
print(tf_similarity(s1, s2))

在在这里我们使用了 np.dot() 方法获取了向量的点乘积，然后通过 norm() 方法获取了向量的模长，经过计算得到二者的 TF 系数，结果如下：

0.7302967433402214

TFIDF计算

另外除了计算 TF 系数我们还可以计算 TFIDF 系数，TFIDF 实际上就是在词频 TF 的基础上再加入 IDF 的信息，IDF 称为逆文档频率，不了解的可以看下阮一峰老师的讲解：http://www.ruanyifeng.com/blog/2013/03/tf-idf.html，里面对 TFIDF 的讲解也是十分透彻的。

下面我们还是借助于 Sklearn 中的模块 TfidfVectorizer 来实现，代码如下：

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
import numpy as np
from scipy.linalg import norm

def tfidf_similarity(s1, s2):
    def add_space(s):
        return ' '.join(list(s))

    # 将字中间加入空格
    s1, s2 = add_space(s1), add_space(s2)
    # 转化为TF矩阵
    cv = TfidfVectorizer(tokenizer=lambda s: s.split())
    corpus = [s1, s2]
    vectors = cv.fit_transform(corpus).toarray()
    # 计算TF系数
    return np.dot(vectors[0], vectors[1]) / (norm(vectors[0]) * norm(vectors[1]))

s1 = '你在干嘛呢'
s2 = '你在干什么呢'
print(tfidf_similarity(s1, s2))

这里的 vectors 变量实际上就对应着 TFIDF 值，内容如下：

[[0.         0.         0.4090901  0.4090901  0.57496187 0.4090901 0.4090901 ]
 [0.49844628 0.49844628 0.35464863 0.35464863 0.  0.35464863 0.35464863]]

运行结果如下：

0.5803329846765686

所以通过 TFIDF 系数我们也可以进行相似度的计算。

Word2Vec计算

Word2Vec，顾名思义，其实就是将每一个词转换为向量的过程。如果不了解的话可以参考：https://blog.csdn.net/itplus/article/details/37969519。

import gensim
import jieba
import numpy as np
from scipy.linalg import norm

model_file = './word2vec/news_12g_baidubaike_20g_novel_90g_embedding_64.bin'
model = gensim.models.KeyedVectors.load_word2vec_format(model_file, binary=True)

def vector_similarity(s1, s2):
    def sentence_vector(s):
        words = jieba.lcut(s)
        v = np.zeros(64)
        for word in words:
            v += model[word]
        v /= len(words)
        return v

    v1, v2 = sentence_vector(s1), sentence_vector(s2)
    return np.dot(v1, v2) / (norm(v1) * norm(v2))

在获取 Sentence Vector 的时候，我们首先对句子进行分词，然后对分好的每一个词获取其对应的 Vector，然后将所有 Vector 相加并求平均，这样就可得到 Sentence Vector 了，然后再计算其夹角余弦值即可。

调用示例如下：

s1 = '你在干嘛'
s2 = '你正做什么'
vector_similarity(s1, s2)

结果如下：

0.6701133967824016

这时如果我们再回到最初的例子看下效果：

strings = [
    '你在干什么',
    '你在干啥子',
    '你在做什么',
    '你好啊',
    '我喜欢吃香蕉'
]

target = '你在干啥'

for string in strings:
    print(string, vector_similarity(string, target))

依然是前面的例子，我们看下它们的匹配度结果是多少，运行结果如下：

你在干什么 0.8785495016487204
你在干啥子 0.9789649689827049
你在做什么 0.8781992402695274
你好啊 0.5174225914249863
我喜欢吃香蕉 0.582990841450621

可以看到相近的语句相似度都能到 0.8 以上，而不同的句子相似度都不足 0.6，这个区分度就非常大了，可以说有了 Word2Vec 我们可以结合一些语义信息来进行一些判断，效果明显也好很多。

所以总体来说，Word2Vec 计算的方式是非常好的。

另外学术界还有一些可能更好的研究成果，这个可以参考知乎上的一些回答：https://www.zhihu.com/question/29978268/answer/54399062。