Python文本数据分析：文本相似度

　　今天的Python培训，我们讲解一下什么是文本相似度。在自然语言处理中，经常会涉及度量两个文本的相似性问题，在诸如信息检索、数据挖掘、机器翻译、文档复制检测等领域中，如何度量句子或短语之间的相似度显得尤为重要。

　　文本相似度的衡量计算主要包括如下三种方法：

　　(1)基于关键字匹配的传统方法，比如N-gram相似度。

　　(2)将文本映射到向量空间，再利用余弦相似度等方法进行计算。

　　(3)基于深度学习的方法，比如卷积神经网络的ConvNet、用户点击数据的深度学习语义匹配模型DSSM等。

　　随着深度学习的发展，文本相似度的方法已经逐渐不再是基于关键词匹配的传统方法，而是转向了深度学习，目前结合向量的深度学习使用较多，因此，这里我们采用第二种方式来计算文本的相似度，一般的实现步骤如下。

　　(1)通过特征提取的模型或手动实现，找出这两篇文章的关键词。

　　(2)从每篇文章中取出若干个关键词(比如10个)，把这些关键词合并成一个集合，然后计算每篇文章中各个词对于这个集合中的关键词词频。为了避免文章长度的差异，可以使用相对词频。

　　(3)生成两篇文章中各自的词频向量。

　　(4)计算两个向量的余弦相似度，值越大则表示越相似。

　　我们都知道，文本是一种高维的语义空间，要想计算两个文本的相似度，可以先将它们转化为向量，站在数学角度上去量化其相似性，这样就比较简单了。那么，如何把文本转化成向量呢?一般，我们会使用词频(某一给定词语在文档中出现的次数)来表示文本特征，若某个词在这些文本中出现的次数最多，则表示这个单词比较具有代表性。