Python使用gensim計算文檔相似性
更新時間:2016年04月10日 09:05:44 作者:junliKONG
在文本處理中,比如商品評論挖掘,有時需要了解每個評論分別和商品的描述之間的相似度,以此衡量評論的客觀性。那么python 里面有計算文本相似度的程序包嗎,恭喜你,不僅有,而且很好很強大。下面我們就來體驗下gensim的強大
pre_file.py
#-*-coding:utf-8-*-
import MySQLdb
import MySQLdb as mdb
import os,sys,string
import jieba
import codecs
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
#連接數據庫
try:
conn=mdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='kongjunli',db='test1',charset='utf8')
except Exception,e:
print e
sys.exit()
#獲取cursor對象操作數據庫
cursor=conn.cursor(mdb.cursors.DictCursor) #cursor游標
#獲取內容
sql='SELECT link,content FROM test1.spider;'
cursor.execute(sql) #execute()方法,將字符串當命令執(zhí)行
data=cursor.fetchall()#fetchall()接收全部返回結果行
f=codecs.open('C:\Users\kk\Desktop\hello-result1.txt','w','utf-8')
for row in data: #row接收結果行的每行數據
seg='/'.join(list(jieba.cut(row['content'],cut_all='False')))
f.write(row['link']+' '+seg+'\r\n')
f.close()
cursor.close()
#提交事務,在插入數據時必須
jiansuo.py
#-*-coding:utf-8-*-
import sys
import string
import MySQLdb
import MySQLdb as mdb
import gensim
from gensim import corpora,models,similarities
from gensim.similarities import MatrixSimilarity
import logging
import codecs
reload(sys)
sys.setdefaultencoding('utf-8')
con=mdb.connect(host='127.0.0.1',user='root',passwd='kongjunli',db='test1',charset='utf8')
with con:
cur=con.cursor()
cur.execute('SELECT * FROM cutresult_copy')
rows=cur.fetchall()
class MyCorpus(object):
def __iter__(self):
for row in rows:
yield str(row[1]).split('/')
#開啟日志
logging.basicConfig(format='%(asctime)s:%(levelname)s:%(message)s',level=logging.INFO)
Corp=MyCorpus()
#將網頁文檔轉化為tf-idf
dictionary=corpora.Dictionary(Corp)
corpus=[dictionary.doc2bow(text) for text in Corp] #將文檔轉化為詞袋模型
#print corpus
tfidf=models.TfidfModel(corpus)#使用tf-idf模型得出文檔的tf-idf模型
corpus_tfidf=tfidf[corpus]#計算得出tf-idf值
#for doc in corpus_tfidf:
#print doc
###
'''
q_file=open('C:\Users\kk\Desktop\q.txt','r')
query=q_file.readline()
q_file.close()
vec_bow=dictionary.doc2bow(query.split(' '))#將請求轉化為詞帶模型
vec_tfidf=tfidf[vec_bow]#計算出請求的tf-idf值
#for t in vec_tfidf:
# print t
'''
###
query=raw_input('Enter your query:')
vec_bow=dictionary.doc2bow(query.split())
vec_tfidf=tfidf[vec_bow]
index=similarities.MatrixSimilarity(corpus_tfidf)
sims=index[vec_tfidf]
similarity=list(sims)
print sorted(similarity,reverse=True)
encodings.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project version="4"> <component name="Encoding"> <file url="PROJECT" charset="UTF-8" /> </component> </project>
misc.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project version="4"> <component name="ProjectLevelVcsManager" settingsEditedManually="false"> <OptionsSetting value="true" id="Add" /> <OptionsSetting value="true" id="Remove" /> <OptionsSetting value="true" id="Checkout" /> <OptionsSetting value="true" id="Update" /> <OptionsSetting value="true" id="Status" /> <OptionsSetting value="true" id="Edit" /> <ConfirmationsSetting value="0" id="Add" /> <ConfirmationsSetting value="0" id="Remove" /> </component> <component name="ProjectRootManager" version="2" project-jdk-name="Python 2.7.11 (C:\Python27\python.exe)" project-jdk-type="Python SDK" /> </project>
modules.xml
<?xml version="1.0" encoding="UTF-8"?> <project version="4"> <component name="ProjectModuleManager"> <modules> <module fileurl="file://$PROJECT_DIR$/.idea/爬蟲練習代碼.iml" filepath="$PROJECT_DIR$/.idea/爬蟲練習代碼.iml" /> </modules> </component> </project>
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