从 tf-idf 计算余弦相似度
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【中文标题】从 tf-idf 计算余弦相似度【英文标题】:Calculate cosine similarity from tf-idf 【发布时间】:2017-02-03 17:29:21 【问题描述】:在一个数据框df
我有一个以下列tf-idf
:
tf-idf
0 u'selection': 3.83579393163, u'carltons': 7.0...
1 u'precise': 6.43261849762, u'thomas': 3.31980...
2 u'just': 2.70047792082, u'issued': 4.42829758...
3 u'englishreading': 9.88788310056, u'all': 1.6...
4 u'they': 1.89922701484, u'gangstergenka': 10....
5 u'since': 1.45530416153, u'less': 3.956522477...
6 u'exclusive': 10.4488880129, u'producer': 2.6...
7 u'taxi': 6.04485296662, u'all': 1.64302370465...
8 u'houston': 3.93463976627, u'frankie': 6.0306...
9 u'phenomenon': 5.74474837417, u'deborash': 10...
10 u'zwigoff': 19.7757662011, u'september': 1.90...
11 u'gospels': 7.9419729515, u'theft': 6.0028887... `
我很难在两个样本之间找到cosine similarity
- 例如在df['tf-idf'][0]
和df['tf-idf'][1]
之间。
【问题讨论】:
【参考方案1】:你可以使用 scikit-learn:
from sklearn.feature_extraction import DictVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
a = DictVectorizer().fit_transform(df['tf-idf'])
cosine_similarity(a[0], a[1])
【讨论】:
@chintans,很高兴听到!没有.tolist()
可以吗?
再问一个问题。如果有 50000 个样本,即df.shape[0] = 50000
,是否有更快的方法来获取相似度矩阵(无需运行两个 for 循环)?
试试cosine_similarity(a)
。它应该返回所有成对的相似性。
好的...让我试试...谢谢!
是的,这是一个 CPU 和内存密集型操作。尝试检查您是否没有导致一切变慢的 ram 交换原因。以上是关于从 tf-idf 计算余弦相似度的主要内容,如果未能解决你的问题,请参考以下文章
使用 sklearn 如何计算文档和查询之间的 tf-idf 余弦相似度?
Python中N-Gram、tf-idf和余弦相似度的简单实现