文本類似度計算之餘弦定理

時間 2019-11-12

標籤文本類似計算餘弦定理简体版

原文原文鏈接

前言

餘弦類似度，又稱爲餘弦類似性，是經過計算兩個向量的夾角餘弦值來評估他們的類似度。餘弦類似度將向量根據座標值，繪製到向量空間中。用向量空間中兩個向量夾角的餘弦值做爲衡量兩個個體間差別的大小。餘弦值越接近1，就代表夾角越接近0度，也就是兩個向量越類似，反之越接近0就表示兩個向量類似度越低，這就叫"餘弦類似性"。html

正文

重溫餘弦定理

先簡單的重溫一下高中數學知識，餘弦定理git

這個公式你們不知道還有沒有印象呢？沒有的話咱們看下下面的圖程序員

此時a=(xa,ya),b=(xb,0),那麼怎麼計算各邊長的長度呢？github

此時將各邊長代入上圖的公式當中，最後能夠得出最終的計算公式web

文本類似度計算步驟

那麼在咱們的文本類似度計算中，都有哪些步驟呢？bash

分詞，好比有兩行文本，第一句：你好，我是小王，我是個程序員」,將會分割成你好/我/是/小王/我/是/個/程序員。第二句：你好，我是設計師,將會分紅你好/我/是/設計師
統計詞頻，其實就是統計全部語句中的每一個詞在當前句子出現的次數，第一句：你好1,我2，是2，小王1，個1，程序員1，設計師0，第二句你好1,我1，是1，小王0，個0，程序員0，設計師1
組合詞頻向量，第一句(1,2,2,1,1,1,0),第二句(1,1,1,0,0,0,1)。
將數據代入上面的公式計算類似度

maven 引入ikanalyzer依賴

這裏使用ikanalyzer來實現一個簡單的分詞功能maven

 <dependency>
    <groupId>com.janeluo</groupId>
    <artifactId>ikanalyzer</artifactId>
    <version>2012_u6</version>
</dependency>

IKUtils分詞工具類，代碼比簡單，惟一一個方法返回的是語句分詞的List對象ide

/**
 * 分詞相關工具類
 * @author wangzh
 */
public class IKUtils {

    /**
     * 以List的格式返回文本分詞的結果
     * @param text
     * @return
     */
    public static List<String> divideText(String text){
        if(null == text || "".equals(text.trim())){
            return null;
        }
        List<String> resultList = new ArrayList<>();
        StringReader re = new StringReader(text);
        IKSegmenter ik = new IKSegmenter(re, true);
        Lexeme lex = null;
        try {
            while ((lex = ik.next()) != null) {
                resultList.add(lex.getLexemeText());
            }
        } catch (Exception e) {
            //TODO
        }
        return resultList;
    }

}

下面是主要的代碼邏輯，相關步驟已註釋在代碼裏面工具

public class Analysis {
    public static void main(String[] args) {
        Map<String,int[]> resultMap = new HashMap<>();
        //測試文本
        String text1 = "你好，我是小王，我是個程序員";
        String text2 = "你好，我是設計師";
        //統計
        statistics(resultMap, IKUtils.divideText(text1),1);
        statistics(resultMap, IKUtils.divideText(text2),0);
        //計算類
        final Calculation calculation = new Calculation();
        resultMap.forEach((k,v)->{
            int[] arr = resultMap.get(k);
            calculation.setNumerator(calculation.getNumerator() + arr[0] * arr[1]);
            calculation.setElementA(calculation.getElementA() + arr[0] * arr[0]);
            calculation.setElementB(calculation.getElementB() + arr[1] * arr[1]);
        });

       System.out.println("文本類似度：" + calculation.result());
    }

    /**
     * 組合詞頻向量
     
     * @param words
     * @param direction
     * @return
     */
    private static void statistics(Map<String,int[]> map,List<String> words ,int direction){
        if(null == words || words.size() == 0){
            return ;
        }
        int[] in = null;
        boolean flag = direction(direction);
        for (String word : words){
            int[] wordD = map.get(word);
            if(null == wordD){
                if(flag){
                    in = new int[]{1,0};
                }else {
                    in = new int[]{0,1};
                }
                map.put(word,in);
            }else{
                if(flag){
                    wordD[0]++;
                }else{
                    wordD[1]++;
                }
            }
        }
    }
    
    //判斷不一樣句子
    private static boolean direction(int direction){
        return direction == 1?true:false;
    }

}

用於計算餘弦類似度的類post

public class Calculation{

    private  double elementA;
    private  double elementB;
    private  double numerator;

    public double result(){
        return numerator / Math.sqrt(elementA * elementB);
    }
    //省略get/set
}