Python文本相似度:TF-IDF与余弦匹配解析
知识点掌握了,还需要不断练习才能熟练运用。下面golang学习网给大家带来一个文章开发实战,手把手教大家学习《Python文本相似度计算:TF-IDF与余弦相似度详解》,在实现功能的过程中也带大家重新温习相关知识点,温故而知新,回头看看说不定又有不一样的感悟!
要比较两段文本的相似程度,使用TF-IDF结合余弦相似度是一种常见且有效的方法。TF-IDF用于评估词语在文档中的重要性,由词频(TF)和逆文档频率(IDF)组成;余弦相似度通过计算向量夹角的余弦值衡量相似性,值越接近1表示越相似。实现流程为:1. 使用jieba进行中文分词;2. 利用TfidfVectorizer将文本转为TF-IDF向量;3. 通过cosine_similarity函数计算相似度。注意事项包括:分词工具影响结果准确性、需处理停用词、文本长度差异可通过预处理解决。此外,批量比较多个文本时可一次性计算所有组合的相似度。该方法虽非最先进,但实现简单且效果良好。
要比较两段文本的相似程度,TF-IDF结合余弦相似度是一个常见且有效的方法。它能将文本转化为向量,并通过数学方式衡量它们之间的“距离”或“相似性”。

什么是TF-IDF和余弦相似度?
TF-IDF(Term Frequency-Inverse Document Frequency) 是一种统计方法,用于评估一个词在文档中的重要程度。简单来说:

- TF(词频):某个词在文档中出现的次数。
- IDF(逆文档频率):衡量这个词在整个语料库中的普遍重要性,越少见的词IDF越高。
余弦相似度(Cosine Similarity) 则是通过计算两个向量夹角的余弦值来判断它们的相似程度。值越接近1,表示越相似。
所以整个流程大致是:文本 → TF-IDF向量化 → 余弦相似度计算。

怎么用Python实现?
Python有很多现成的库可以完成这项任务,比如 scikit-learn
和 jieba
(中文分词)。下面是一个基本流程:
1. 安装必要库
pip install scikit-learn jieba
2. 分词处理(中文)
对于英文可以直接按空格分割,中文需要使用像 jieba
这样的分词工具:
import jieba text1 = "我喜欢机器学习" text2 = "我热爱人工智能" words1 = " ".join(jieba.cut(text1)) words2 = " ".join(jieba.cut(text2))
3. 使用 TfidfVectorizer 转换为向量
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer corpus = [words1, words2] vectorizer = TfidfVectorizer() tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus)
4. 计算余弦相似度
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity similarity = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1]) print(f"相似度:{similarity[0][0]:.4f}")
常见问题与注意事项
分词对结果影响大
- 中文必须先分词,否则直接当作一个个字处理会严重影响效果。
- 不同的分词工具(如jieba、HanLP)可能会有不同的切分结果,影响最终相似度。
停用词处理
一些无意义的词(如“的”、“了”、“是”)应该被过滤掉。可以用停用词表提升准确性:
vectorizer = TfidfVectorizer(stop_words=your_stopword_list)
文本长度差异太大怎么办?
如果两段文本长度相差悬殊,可能会影响TF-IDF的分布。可以考虑先做预处理,比如截断或分块比较。
小技巧:批量比较多个文本
如果你有多个文本需要比较,可以把所有文本都转换成TF-IDF向量,然后一次性计算所有组合的余弦相似度:
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity all_texts = [text1, text2, text3] # 更多文本 corpus = [" ".join(jieba.cut(t)) for t in all_texts] tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(corpus) similarities = cosine_similarity(tfidf_matrix) # similarities[i][j] 就是第i篇和第j篇的相似度
基本上就这些。TF-IDF + 余弦相似度虽然不是最先进的方法,但在很多实际场景下已经够用了,而且实现起来不难。只要注意分词和停用词这些细节,就能得到不错的匹配结果。
本篇关于《Python文本相似度:TF-IDF与余弦匹配解析》的介绍就到此结束啦,但是学无止境,想要了解学习更多关于文章的相关知识,请关注golang学习网公众号!

- 上一篇
- MemoAI官网安装教程详解

- 下一篇
- line-heightpx与百分比区别详解
-
- 文章 · python教程 | 3分钟前 |
- Python物联网开发:MQTT协议应用详解
- 467浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 30分钟前 |
- PyCharm新手教程,基础操作全攻略
- 263浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 40分钟前 |
- Pythonif语句用法及elifelse详解
- 490浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 44分钟前 |
- Python自动化报表:Jinja2模板使用教程
- 472浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 47分钟前 |
- Python正则匹配Unicode字符技巧
- 201浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 50分钟前 |
- Python中id的作用与对象识别解析
- 212浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- PythonORM原理及数据库映射详解
- 305浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- PythonGUI自动化教程:PyAutoGUI实战教学
- 255浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python定时任务实现全攻略
- 255浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python报告生成教程:Jinja2模板使用指南
- 454浏览 收藏
-
- 文章 · python教程 | 1小时前 |
- Python图像特征提取方法详解
- 345浏览 收藏
-
- 前端进阶之JavaScript设计模式
- 设计模式是开发人员在软件开发过程中面临一般问题时的解决方案,代表了最佳的实践。本课程的主打内容包括JS常见设计模式以及具体应用场景,打造一站式知识长龙服务,适合有JS基础的同学学习。
- 542次学习
-
- GO语言核心编程课程
- 本课程采用真实案例,全面具体可落地,从理论到实践,一步一步将GO核心编程技术、编程思想、底层实现融会贯通,使学习者贴近时代脉搏,做IT互联网时代的弄潮儿。
- 509次学习
-
- 简单聊聊mysql8与网络通信
- 如有问题加微信:Le-studyg;在课程中,我们将首先介绍MySQL8的新特性,包括性能优化、安全增强、新数据类型等,帮助学生快速熟悉MySQL8的最新功能。接着,我们将深入解析MySQL的网络通信机制,包括协议、连接管理、数据传输等,让
- 497次学习
-
- JavaScript正则表达式基础与实战
- 在任何一门编程语言中,正则表达式,都是一项重要的知识,它提供了高效的字符串匹配与捕获机制,可以极大的简化程序设计。
- 487次学习
-
- 从零制作响应式网站—Grid布局
- 本系列教程将展示从零制作一个假想的网络科技公司官网,分为导航,轮播,关于我们,成功案例,服务流程,团队介绍,数据部分,公司动态,底部信息等内容区块。网站整体采用CSSGrid布局,支持响应式,有流畅过渡和展现动画。
- 484次学习
-
- 边界AI平台
- 探索AI边界平台,领先的智能AI对话、写作与画图生成工具。高效便捷,满足多样化需求。立即体验!
- 353次使用
-
- 免费AI认证证书
- 科大讯飞AI大学堂推出免费大模型工程师认证,助力您掌握AI技能,提升职场竞争力。体系化学习,实战项目,权威认证,助您成为企业级大模型应用人才。
- 370次使用
-
- 茅茅虫AIGC检测
- 茅茅虫AIGC检测,湖南茅茅虫科技有限公司倾力打造,运用NLP技术精准识别AI生成文本,提供论文、专著等学术文本的AIGC检测服务。支持多种格式,生成可视化报告,保障您的学术诚信和内容质量。
- 509次使用
-
- 赛林匹克平台(Challympics)
- 探索赛林匹克平台Challympics,一个聚焦人工智能、算力算法、量子计算等前沿技术的赛事聚合平台。连接产学研用,助力科技创新与产业升级。
- 617次使用
-
- 笔格AIPPT
- SEO 笔格AIPPT是135编辑器推出的AI智能PPT制作平台,依托DeepSeek大模型,实现智能大纲生成、一键PPT生成、AI文字优化、图像生成等功能。免费试用,提升PPT制作效率,适用于商务演示、教育培训等多种场景。
- 522次使用
-
- Flask框架安装技巧:让你的开发更高效
- 2024-01-03 501浏览
-
- Django框架中的并发处理技巧
- 2024-01-22 501浏览
-
- 提升Python包下载速度的方法——正确配置pip的国内源
- 2024-01-17 501浏览
-
- Python与C++:哪个编程语言更适合初学者?
- 2024-03-25 501浏览
-
- 品牌建设技巧
- 2024-04-06 501浏览