##基础概念

本文在进行文本相似度分析过程分为以下几个部分进行，

文本分词

语料库制作

算法训练

结果预测

分析过程主要用两个包来实现jieba，gensim

jieba:主要实现分词过程

gensim：进行语料库制作和算法训练

##结巴(jieba)分词

在自然语言处理领域中，分词和提取关键词都是对文本处理时通常要进行的步骤。用Python语言对英文文本进行预处理时可选择NLTK库，中文文本预处理可选择jieba库。结巴分词是基于统计的分词方法，它对给出大量已经分词的文本，利用统计机器学习模型学习词语切分的规律(称为训练)，从而实现对未知文本的切分。例如最大概率分词方法和最大熵分词方法等。随着大规模语料库的建立，统计机器学习方法的研究和发展，基于统计的中文分词方法渐渐成为了主流方法。

###jieba分词的三种模式:

* 精确模式：将句子最精确的分开，适合文本分析

* 全模式：句子中所有可以成词的词语都扫描出来，速度快，不能解决歧义

* 搜索引擎模式：在精确的基础上，对长词再次切分，提高召回

结巴分词的其他特点诸如：支持繁体分词，支持自定义词典，基于Trie树结构实现高效的词图扫描，采用了动态规划查找最大概率路径等特点。

###jieba库中分词函数

1、jieba.cut()方法

参数string:需要接受分词的字符串。

参数cut_all：控制是否采用全模式分词发，参数为True时表示采用全模式。

参数HMM：控制是否使用HMM模型，参数为True时表示使用HMM模型。

2、jieba.cut_for_search()

参数string:需要接受分词的字符串。

参数HMM：控制是否使用HMM模型，参数为True时表示使用HMM模型。

jieba.cut 以及 jieba.cut_for_search 返回的结构都是一个可迭代的 generator，可以使用 for 循环来获得分词后得到的每一个词语。jieba.lcut和jieba.lcut_for_search参数和上面两个方法一致但返回的是一个list。

###python上的分词输出对比

import jieba

string='上海市浦东新区世纪大道100号楼501'

#精准模式

text_cut=jieba.cut(string)

print(" ".join(text_cut))

#全模式

text_cut=jieba.cut(string,cut_all=True)

print(" ".join(text_cut))

#搜索模式

text_cut=jieba.cut_for_search(string)

print(" ".join(text_cut))

三种模式的输出结果：

精准模式：上海市浦东新区 世纪 大道 100 号楼 501

全模式：上海 上海市 上海市浦东新区 海市 浦东 浦东新区 新区 世纪 纪大 大道 100 号 楼 501

搜索引擎模式：上海 海市 浦东 新区 上海市 上海市浦东新区 世纪 大道 100 号楼 501

###jieba分词自定义字典

在使用jieba时，用户除了直接对文本进行分词外，还可以自行添加新词，已达到优化分词效果的目的。

1、加载自定义字典jieba.load_userdict()

参数filename：为文件类对象或自定义词典的路径

词典格式分为3个部分：词语、词频(可省略)、词性(可省略)，用空格隔开，顺序不可颠倒。

file_name 若为路径或二进制方式打开的文件，则文件必须为 UTF-8 编码。

2、从字典中添加或删除词汇add_word、del_word

add_word(word,freq=None,tag=None)，add_word有3个参数，添加词名称，词频，词性

del_word(word)，del_word只有一个参数词语名称

3、词频调整suggest_freq

suggest_freq(segment,tune=True)

调节单个词语的词频，可以使其能(或不能)被分出来，词频越高在分词时，能够被分出来的概率越大。

###python示例

import jieba

#载入自定义词典

jieba.load_userdict('word_dict.txt')

#查看用户自定义词典中的内容

print(jieba.user_word_tag_tab)

#往自定义词典中添加新词

jieba.add_word('人民广场',freq=5,tag='n')

#添加新词后的结果

print(jieba.user_word_tag_tab)

string='上海市浦东新区世纪大道100号楼501'

text_cut=jieba.cut(string)

print(" ".join(text_cut))

#调整词频，重新分词

jieba.suggest_freq(('上海市','浦东新区'),tune=True)

text_cut=jieba.cut(string)

print(" ".join(text_cut))

输出结果：

载入词典内容：{'世纪大道': 'n', '浦东新区 2 ': 'n', '世纪公园 3 ': 'n'}

添加新词后：{'世纪大道': 'n', '浦东新区 2 ': 'n', '世纪公园 3 ': 'n', '人民广场': 'n'}

结巴原始字典库，分词结果：上海市浦东新区 世纪 大道 100 号楼 501

使用自定义词典后，分词结果：上海市浦东新区 世纪大道 100 号楼 501

调整词频后，分词结果：上海市 浦东新区 世纪大道 100 号楼 501

结巴分词官方文档：

https://pypi.org/project/jieba/

Gensim是一款开源的第三方Python工具包，用于从原始的非结构化的文本中，无监督地学习到文本隐层的主题向量表达。

它支持包括TF-IDF，LSA，LDA，和word2vec在内的多种主题模型算法。

###相关概念

语料(Corpus)：一组原始文本的集合，用于无监督地训练文本主题的隐层结构。在Gensim中，Corpus通常是一个可迭代的对象(比如列表)。每一次迭代返回一个可用于表达文本对象的稀疏向量。

向量(Vector)：由一组文本特征构成的列表。是一段文本在Gensim中的内部表达。在向量空间模型中，每个文档被表示成了一组特征，比如，一个单一的特征可能被视为一个问答对。

稀疏向量(SparseVector)：通常，大部分问题的答案都是0，为了节约空间，我们会从文档表示中省略他们，向量中的每一个元素是一个(key, value)的元组，比如(1,3)，(2,4)，(5,0)，其中(5,0)是一个稀疏向量，在表示是会被忽略。

模型(Model)：是一个抽象的术语。定义了两个向量空间的变换(即从文本的一种向量表达变换为另一种向量表达)。

把几个概念组织起来表述：gensim可以通过读取一段语料，输出一个向量，表示文档中的一个词。为了节约空间，通常稀疏的词向量会被忽略，剩下的词向量则可以用来训练各种模型，即从原有的文本表达转向另一种文本表达。

###语料库制作

语料库制作主要包含两个过程：

获取词袋：本文主要来自于结巴分词结果

向量转换：对获取的词袋进行向量转换

1、获取词袋函数 gensim.corpora.Dictionary()

gensim.corpora.dictionary.Dictionary可以为每个出现在语料库中的单词分配了一个独一无二的整数编号id。这个操作收集了单词计数及其他相关的统计信息。

###python示例

import jieba

import gensim

print(jieba.user_word_tag_tab)

string=['上海市浦东新区世纪大道100号楼501','上海市世纪大道100号楼501']

texts_list=[]

for sentence in string:

sentence_list=[ word for word in jieba.cut(sentence)]

texts_list.append(sentence_list)

dictionary=gensim.corpora.Dictionary(texts_list)

print(dictionary)

print(dictionary.token2id)

输出结果：

Dictionary(7 unique tokens: ['100', '501', '上海市浦东新区', '世纪', '号楼']...)

{'100': 0, '501': 1, '上海市浦东新区': 2, '世纪': 3, '号楼': 4, '大道': 5, '上海市': 6}

第一行结果告诉我们语料库中有7个不同的单词，这表明每个文档将会用7个数字表示(即7维向量)。

第二行结果是查看单词与编号之间的映射关系。

2、向量转换 dictionary.doc2bow()

函数doc2bow() 简单地对每个不同单词的出现次数进行了计数，并将单词转换为其编号，然后以稀疏向量的形式返回结果。

###python示例

corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in texts_list]

print(corpus)

输出结果：

[[(0, 1), (1, 1), (2, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1)], [(0, 1), (1, 1), (3, 1), (4, 1), (5, 1), (6, 1)]]

以上结果中，表示两个字符串中，每个词的id以及它对应的出现频次，比如第一个元组(0,1)代表的是编号为0的词在第一个字符串中出现一次。

###算法训练

下面我们使用tf-idf算法对上面的语料库进行建模，识别不同文本的相似度。

###python示例

#测试字符串

test_string='浦东新区世纪大道100号楼501'

test_doc_list=[word for word in jieba.cut(test_string)]

test_doc_vec=dictionary.doc2bow(test_doc_list)

# 使用TF-IDF模型对语料库建模

tfidf = gensim.models.TfidfModel(corpus)

#分析测试文档与已存在的每个训练文本的相似度

index = gensim.similarities.SparseMatrixSimilarity(tfidf[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))

sim = index[tfidf[test_doc_vec]]

print(sim)

输出结果：

[ 0.63650501 0.63650501 0. ]

表示测试文本与训练的3个文本相似度分布0.63 0.63 0

以上就是使用jieba和gensim文本相似度的简单实现.

gensim官方文档：

https://pypi.org/project/gensim/