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如何比较两篇文章的相似度

如何比较两篇文章的相似度

如何比较两篇文章的相似度

其实这个题目已经有很多人写过了,数学之美里就有,最近阮一峰的博客里也写了,本文基本上遵循的就是他的思路,只是让其看起来再小白一点点。其实说白了就是用自己的话,再把同样一件事描述一下,顺便扩扩句,把其中跳跃比较大的部分再补充补充。 

  当然虽然题目是比较两篇文章的相似性,但我们也不会傻到真拿两篇篇文章来说明,为了简单起见,我们从句子着手。

句子A:周杰伦是一个歌手,也是一个叉叉

句子B:周杰伦不是一个叉叉,但是是一个歌手

  如何比较相似性呢 ? 

  第一步 分词 

句子A : 周杰伦/是/一个/歌手, 也/是/一个/叉叉 (注:假设分词也是个牛叉叉,可以识别叉叉这个词)          
句子B: 周杰伦/不/是/一个/叉叉  ,但是/是/一个/歌手 

   第二步 去重复,列出识别的所有单词

周杰伦、是 、不、一个、叉叉 、歌手、但是、也

   第三步 计算词频 ( 这里表示某个词在一个句子里出现的次数 )    

句子A: 周杰伦1、是2 、不 0  、一个2、叉叉1、歌手1、但是0、也1
句子B: 周杰伦1、是2 、不  1 、一个2、叉叉1、歌手1、但是1、也0 

   第四步 构造词频向量

句子A   [  1 , 2 , 0 , 2 , 1 , 1 , 0 , 1  ]       
句子B    [  1 , 2 , 1 , 2 , 1 , 1 , 0 , 1  ]    

  上面构造的是两个多维的向量,其中每个维度的值就是词频。 

   OKAY, 构造出了上面的二个多维向量后,比较两句话的相似度就 变成了比较这两个向量的相似度了。 任何问题只要一变成数学问题,基本上就好解决了   :)  ... ...      

 

  那么如何比较两个向量的相似度呢 。先来点高中数学知识 。    

 

  上图是一个二维向量的几何表示。其中有 2 个二维向量 a 和 b  。  θ 就是这 2 个二维向量的夹角; 如果夹角为 0 度,意味着方向相同、线段重合;如果夹角为 90 度,意味着形成直角,方向完全不相似;如果夹角为 180 度,意味着方向正好相反。因此, 我们可以通过夹角的大小,来判断向量的相似程度。夹角越小,就代表越相似 。  

   再复习一个初中的知识:余弦定理  ( 应该是初中吧)    

  假定 a 向量是 [x1,y1]  。 b 向量是  [x2,y2] 

 

  那么可以将余弦定理改成下面的形式。   

 

  在原文中直接给了这个结果,这着实有点跳跃,给人以突兀感,主要是因为其中的推导过程给省略了,虽然推导过程确实有点小白,但我们的题目,就是将小白进行到底,所以还是在下面补出来这个过程。因为我不会画图所以直接使用计算机的表示法了。可能不太直观

Cosθ  =  (a^2+b^2-c^2 )/2abc 
a^ 2  =  (x1^2+y1^2 ) 
b^ 2  =  (x2^2+y2^2 )  
c^ 2  =  (x2-x1)^2 + (y2-y1)^2   (这个不难理解吧)    
 = > 
Cosθ   =  ((x1^2+y1^2) + (x2^2+y2^2) + ((x2-x1)^2 + (y2-y1)^2))/(2sqrt(x1^2+y1^2)*sqrt(x2^2+y2^2 ))  
 = > 
Cosθ   = (x1^2+y1^2+x2^2+y2^2-x2^2-x1^2+2x1x2-y2^2-y1^2+2y1y2/(2sqrt(x1^2+y1^2)*sqrt(x2^2+y2^2 ))  
 = > 
Cosθ   = (2x1x2+y1y2 )/(2sqrt(x1^2+y1^2)*sqrt(x2^2+y2^2 ))   
 = >
Cosθ   = (x1x2+y1y2 )/(sqrt(x1^2+y1^2)*sqrt(x2^2+y2^2)) 

  这样结果就推出来了。 

   我们现在再来总结一下二维向量情况下余弦定理的规律 

  2 个二维向量   [x1,y1]  、 [x2,y2]  那么有  

Cosθ  = (x1x2+y1y2 )/(sqrt(x1^2+y1^2)*sqrt(x2^2+y2^2) )

  我们把 [x1,y1] 、 [x2,y2]  换成   [a1,a2]  、 [b1,b2]  那么

  有 2 个二维向量  [a1,a2]  、 [b1,b2]  有  

Cosθ  = (a1b1+a2b2 )/(sqrt(a1^2+a2^2)*sqrt(b1^2+b2^2)) 

  数学已经证明,余弦的这种计算扩展到多维向量也是成立的。

  那么 现在我们多一个维度,假设有 2 个 3 维向量,例如  [a1,a2,a3] 、 [b1,b2,b3]  会是什么样呢

Cosθ  = (a1b1+a2b2 +a3b3)/(sqrt(a1^2+a2^2+a3^2)*sqrt(b1^2+b2^2+b3^2))   

  那么  n 维是什么情况呢 

Cosθ  = (a1b1+a2b2 +a3b3 + .. anbn)/(sqrt(a1^2+a2^2+a3^2 + ... + an^2)*sqrt(b1^2+b2^2+b3^2 + .. + bn^2))  

  下图的表示可能更直观和简洁一些                    

  

  有了这个公式就好办了。我们的两个句子 

句子A   [  1 , 2 , 0 , 2 , 1 , 1 , 0 , 1  ]    
句子B    [  1 , 2 , 1 , 2 , 1 , 1 , 0 , 1  ]  

  那么他们夹角的余弦是多少呢 

Cosθ = (1*1 + 2*2 + 0*1 + 2*2 + 1*1 + 1*1 + 0*0 + 1*1 )/(sqrt(1^2+2^2+0^2+2^2+1^2+1^2+0^2+1^2)*sqrt(1^2+2^2+1^2+2^2+1^2+1^2+1^2+0^2+1^2 )) 
 = >
Cosθ ≈ 0.961   

  这个还算是比较高的      

 

作者: Leo_wl

    

出处: http://www.cnblogs.com/Leo_wl/

    

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