文本数据类似度的度量

编辑距离
编辑距离，又称为Levenshtein距离，是用于计算一个字符串转换为另外一个字符串时，插入、删除和替换的次数。例如，将'dad'转换为'bad'须要一次替换操做，编辑距离为1。

nltk.metrics.distance.edit_distance函数实现了编辑距离。

from nltk.metrics.distance import edit_distance

str1 = 'bad'
str2 = 'dad'
print(edit_distance(str1, str2))

N元语法类似度
n元语法只是简单地表示文本中n个标记的全部可能的连续序列。n元语法具体是这样的

import nltk

#这里展现2元语法
text1 = 'Chief Executive Officer'

#bigram考虑匹配开头和结束，全部使用pad_right和pad_left
ceo_bigrams = nltk.bigrams(text1.split(),pad_right=True,pad_left=True)

print(list(ceo_bigrams))
[(None, 'Chief'), ('Chief', 'Executive'), 
('Executive', 'Officer'), ('Officer', None)]

2元语法类似度计算

import nltk

#这里展现2元语法
def bigram_distance(text1, text2):
    #bigram考虑匹配开头和结束，因此使用pad_right和pad_left
    text1_bigrams = nltk.bigrams(text1.split(),pad_right=True,pad_left=True)

    text2_bigrams = nltk.bigrams(text2.split(), pad_right=True, pad_left=True)

    #交集的长度
    distance = len(set(text1_bigrams).intersection(set(text2_bigrams)))

    return distance

text1 = 'Chief Executive Officer is manager'

text2 = 'Chief Technology Officer is technology manager'

print(bigram_distance(text1, text2)) #类似度为3

jaccard类似性
jaccard距离度量的两个集合的类似度，它是由 （集合1交集合2）/（结合1交结合2）计算而来的。

实现方式

from nltk.metrics.distance import jaccard_distance

#这里咱们以单个的字符表明文本
set1 = set(['a','b','c','d','a'])
set2 = set(['a','b','e','g','a'])

print(jaccard_distance(set1, set2))
0.6666666666666666

masi距离
masi距离度量是jaccard类似度的加权版本，当集合之间存在部分重叠时，经过调整得分来生成小于jaccard距离值。

from nltk.metrics.distance import jaccard_distance,masi_distance

#这里咱们以单个的字符表明文本
set1 = set(['a','b','c','d','a'])
set2 = set(['a','b','e','g','a'])

print(jaccard_distance(set1, set2))
print(masi_distance(set1, set2))
0.6666666666666666
0.22000000000000003

余弦类似度
nltk提供了余弦类似性的实现方法，好比有一个词语空间

word_space = [w1,w2,w3,w4]

text1 = 'w1 w2 w1 w4 w1'
text2 = 'w1 w3 w2'

#按照word_space位置，计算每一个位置词语出现的次数

text1_vector = [3,1,0,1]
text2_vector = [1,1,1,0]

[3,1,0,1]意思是指w1出现了3次，w2出现了1次，w3出现0次，w4出现1次。

好了下面看代码，计算text1与text2的余弦类似性

from nltk.cluster.util import cosine_distance

text1_vector = [3,1,0,1]
text2_vector = [1,1,1,0]

print(cosine_distance(text1_vector,text2_vector))
0.303689376177