Python实现计算词向量余弦相似度方法

余弦相似度是度量两个非零向量空间中两个向量夹角的余弦值，以此来评估这两个向量的相似度。在文本挖掘、信息检索、推荐系统等应用领域中，余弦相似度被广泛用于比较文档或词汇向量之间的相似性。余弦相似度的计算基于向量空间模型（Vector Space Model, VSM），其中每个词或文档都可以表示为一个在多维空间中的向量。 在Python中实现计算余弦相似度的步骤通常包括以下几点： 1. **向量化**: 将文本数据转换成向量形式。常用的方法有词袋模型（Bag of Words, BoW）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）等。这些方法可以将文本中的词汇转换为数值型的向量表示。 2. **向量归一化**: 余弦相似度的计算基于向量的夹角，因此需要先对向量进行归一化处理。归一化是将向量缩放到单位长度的过程，使得所有向量在进行相似度计算时的尺度一致。 3. **计算余弦相似度**: 使用余弦相似度公式来计算两个向量的相似度。公式为： \[ \text{cosine\_similarity}(A, B) = \frac{A \cdot B}{\|A\| \|B\|} = \frac{\sum_{i=1}^{n}A_i \times B_i}{\sqrt{\sum_{i=1}^{n}A_i^2} \times \sqrt{\sum_{i=1}^{n}B_i^2}} \] 其中，\(A\)和\(B\)表示两个向量，\(A \cdot B\)表示向量的点积，\(\|A\|\)和\(\|B\|\)表示向量的模长（长度）。 4. **实现代码**: 在Python中，可以使用诸如numpy这样的科学计算库来简化向量的运算过程。例如，定义一个函数来计算两个向量的余弦相似度： ```python import numpy as np def cosine_similarity(vec1, vec2): dot_product = np.dot(vec1, vec2) norm_a = np.linalg.norm(vec1) norm_b = np.linalg.norm(vec2) return dot_product / (norm_a * norm_b) ``` 在本资源中，提供的压缩包文件名为`cos.zip`，解压后应当包含一个名为`cos.py`的Python脚本文件。根据文件名推测，该脚本文件可能包含了一个或多个函数，用以计算余弦相似度。这个脚本可能包括了数据预处理、向量化、向量归一化以及余弦相似度计算的完整流程。 综上所述，掌握余弦相似度的计算方法，对于文本相似性分析有着十分重要的意义。在实际应用中，对于不同类型的文本数据，选择合适的向量化方法（如TF-IDF更适合处理词频差异较大的文本），并熟练运用Python及相关库进行计算，能够有效提升文本挖掘、推荐系统等项目的性能与质量。