[转]TF-IDF与余弦相似性的应用

2013年3月21日

上一次，我用TF-IDF算法自动提取要害词。

本日，我们再来研究另一个相干的题目。有些时辰，除了找到要害词，我们还但愿找到与原文章相似的其他文章。好比，"Google消息"在主消息下方，还提供多条相似的消息。

为了找出相似的文章，必要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来声名，什么是"余弦相似性"。

为了简朴起见，我们先从句子着手。

　　句子A：我喜好看电视，不喜好看影戏。

　　句子B：我不喜好看电视，也不喜好看影戏。

叨教奈何才气计较上面两句话的相似水平？

根基思绪是：假如这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计较它们的相似水平。

第一步，分词。

　　句子A：我/喜好/看/电视，不/喜好/看/影戏。

　　句子B：我/不/喜好/看/电视，也/不/喜好/看/影戏。

第二步，列出全部的词。

　　我，喜好，看，电视，影戏，不，也。

第三步，计较词频。

　　句子A：我 1，喜好 2，看 2，电视 1，影戏 1，不 1，也 0。

　　句子B：我 1，喜好 2，看 2，电视 1，影戏 1，不 2，也 1。

第四步，写出词频向量。

　　句子A：[1,2,1,0]

　　句子B：[1,1]

到这里，题目就酿成了怎样计较这两个向量的相似水平。

我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0,...]）出发，指向差异的偏向。两条线段之间形成一个夹角，假如夹角为0度，意味着偏向沟通、线段重合；假如夹角为90度，意味着形成直角，偏向完全不相似；假如夹角为180度，意味着偏向正好相反。因此，我们可以通过夹角的巨细，来判定向量的相似水平。夹角越小，就代表越相似。

以二维空间为例，上图的a和b是两个向量，我们要计较它们的夹角θ。余弦定理汇报我们，可以用下面的公式求得：

假定a向量是[x1,y1]，b向量是[x2,y2]，那么可以将余弦定理改写成下面的情势：

数学家已经证明，余弦的这种计较要领对n维向量也创立。假定A和B是两个n维向量，A是 [A1,A2,...,An] ，B是 [B1,B2,Bn] ，则A与B的夹角θ的余弦便是：

行使这个公式，我们就可以获得，句子A与句子B的夹角的余弦。

余弦值越靠近1，就表白夹角越靠近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。以是，上面的句子A和句子B是很相似的，究竟上它们的夹角约莫为20.3度。

由此，我们就获得了"找出相似文章"的一种算法：

　　（1）行使TF-IDF算法，找出两篇文章的要害词；

　　（2）每篇文章各取出多少个要害词（好比20个），归并成一个荟萃，计较每篇文章对付这个荟萃中的词的词频（为了停止文章长度的差别，可以行使相对词频）；

　　（3）天生两篇文章各自的词频向量；

　　（4）计较两个向量的余弦相似度，值越大就暗示越相似。

"余弦相似度"是一种很是有效的算法，只要是计较两个向量的相似水平，都可以回收它。

下一次，我想谈谈如安在词频统计的基本上，自动天生一篇文章的择要。

（完）

（编辑：湖南网）

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