如何提取关键字计算相似度
第一步,计算词频。
考虑到文章有长短之分,为了便于不同文章的比较,进行"词频"标准化。
或者
第二步,计算逆文档频率。
这时,需要一个语料库(corpus),用来模拟语言的使用环境。
如果一个词越常见,那么分母就越大,逆文档频率就越小越接近0。分母之所以要加1,是为了避免分母为0(即所有文档都不包含该词)。log表示对得到的值取对数。
第三步,计算TF-IDF。
可以看到,TF-IDF与一个词在文档中的出现次数成正比,与该词在整个语言中的出现次数成反比。所以,自动提取关键词的算法就很清楚了,就是计算出文档的每个词的TF-IDF值,然后按降序排列,取排在最前面的几个词。
计算文章相似度算法:
(1)使用TF-IDF算法,找出两篇文章的关键词;
(2)每篇文章各取出若干个关键词(比如20个),合并成一个集合,计算每篇文章对于这个集合中的词的词频(为了避免文章长度的差异,可以使用相对词频);
(3)生成两篇文章各自的词频向量;
(4)计算两个向量的余弦相似度,值越大就表示越相似。