Question

我有一个包含数百个txt文件的文件夹，我需要分析它们的相似性。下面是我用来运行相似性分析的脚本示例。最后我得到了一个我可以绘制的数组或矩阵等。

我想看看cos_similarity > 0.5（或我决定使用的任何其他阈值）有多少对，当我比较相同的文件时删除cos_similarity == 1。

其次，我需要基于文件名的这些对的列表。

因此下面示例的输出如下：

1

和

["doc1", "doc4"]

非常感谢你的帮助，因为我觉得有点迷失，不知道要去哪个方向。

这是我获取矩阵的脚本示例：

doc1 = "Amazon's promise of next-day deliveries could be investigated amid customer complaints that it is failing to meet that pledge."
doc2 = "The BBC has been inundated with comments from Amazon Prime customers. Most reported problems with deliveries."
doc3 = "An Amazon spokesman told the BBC the ASA had confirmed to it there was no investigation at this time."
doc4 = "Amazon's promise of next-day deliveries could be investigated amid customer complaints..."
documents = [doc1, doc2, doc3, doc4]

# In my real script I iterate through a folder (path) with txt files like this:
#def read_text(path):
#    documents = []
#    for filename in glob.iglob(path+'*.txt'):
#        _file = open(filename, 'r')
#        text = _file.read()
#        documents.append(text)
#    return documents

import nltk, string, numpy
nltk.download('punkt') # first-time use only
stemmer = nltk.stem.porter.PorterStemmer()
def StemTokens(tokens):
    return [stemmer.stem(token) for token in tokens]
remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)
def StemNormalize(text):
    return StemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(remove_punct_dict)))

nltk.download('wordnet') # first-time use only
lemmer = nltk.stem.WordNetLemmatizer()
def LemTokens(tokens):
    return [lemmer.lemmatize(token) for token in tokens]
remove_punct_dict = dict((ord(punct), None) for punct in string.punctuation)
def LemNormalize(text):
    return LemTokens(nltk.word_tokenize(text.lower().translate(remove_punct_dict)))

from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
LemVectorizer = CountVectorizer(tokenizer=LemNormalize, stop_words='english')
LemVectorizer.fit_transform(documents)
tf_matrix = LemVectorizer.transform(documents).toarray()

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
tfidfTran = TfidfTransformer(norm="l2")
tfidfTran.fit(tf_matrix)
tfidf_matrix = tfidfTran.transform(tf_matrix)
cos_similarity_matrix = (tfidf_matrix * tfidf_matrix.T).toarray()

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
TfidfVec = TfidfVectorizer(tokenizer=LemNormalize, stop_words='english')
def cos_similarity(textlist):
    tfidf = TfidfVec.fit_transform(textlist)
    return (tfidf * tfidf.T).toarray()
cos_similarity(documents)

输出：

array([[ 1.        ,  0.1459739 ,  0.03613371,  0.76357693],
       [ 0.1459739 ,  1.        ,  0.11459266,  0.19117117],
       [ 0.03613371,  0.11459266,  1.        ,  0.04732164],
       [ 0.76357693,  0.19117117,  0.04732164,  1.        ]])

Answer 1

正如我理解你的问题，你想创建一个函数来读取输出numpy数组和一个特定的值（阈值），以便返回两件事：

有多少文档大于或等于给定的阈值
这些文档的名称。

所以，我在这里做了以下函数，该函数有三个参数：

来自cos_similarity()函数的输出numpy数组。
文件名列表。
一定数量（门槛）。

在这里：

def get_docs(arr, docs_names, threshold):
    output_tuples = []
    for row in range(len(arr)):
        lst = [row+1+idx for idx, num in \
                  enumerate(arr[row, row+1:]) if num >= threshold]
        for item in lst:
            output_tuples.append( (docs_names[row], docs_names[item]) )

    return len(output_tuples), output_tuples

让我们看看它的实际效果：

>>> docs_names = ["doc1", "doc2", "doc3", "doc4"]
>>> arr = cos_similarity(documents)
>>> arr
array([[ 1.        ,  0.1459739 ,  0.03613371,  0.76357693],
   [ 0.1459739 ,  1.        ,  0.11459266,  0.19117117],
   [ 0.03613371,  0.11459266,  1.        ,  0.04732164],
   [ 0.76357693,  0.19117117,  0.04732164,  1.        ]])
>>> threshold = 0.5   
>>> get_docs(arr, docs_names, threshold)
(1, [('doc1', 'doc4')])
>>> get_docs(arr, docs_names, 1)
(0, [])
>>> get_docs(lst, docs_names, 0.13)
(3, [('doc1', 'doc2'), ('doc1', 'doc4'), ('doc2', 'doc4')])

让我们看看这个功能是如何运作的：

首先，我遍历numpy数组的每一行。
其次，我遍历索引大于行索引的行中的每个项目。所以，我们正在迭代这样的traingular形状：因为每对文档在整个数组中被提到两次。我们可以看到两个值arr[0][1]和arr[1][0]是相同的。您还应该注意到对角线项目已包括在内，因为我们肯定知道它们是1，因为evey文档与它本身非常相似：）。
最后，我们得到值大于或等于给定阈值的项目，并返回它们的索引。稍后将使用这些索引来获取文档名称。

使用阈值计算矩阵对

1 个答案: