xiangshi: 中文文本相似度计算器

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xiangshi: 中文文本相似度计算器

2024-07-15 07:28| 来源: 网络整理| 查看: 265

相识(Xiangshi)

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中文文本相似度计算器

相识是一个侧重于中文的文本相似度计算器,并提供4个传统相似度算法,分别是:余弦相似度,Simhash,Minhash以及Jaccard(杰卡德)。

在线计算

在线计算文本相似度:https://kiwirafe1.pythonanywhere.com/xiangshi

下载与安装

Pip安装:

pip3 install xiangshi

国内较慢的话可以使用清华镜像:

pip3 install -i https://pypi.tuna.tsinghua.edu.cn/simple xiangshi 新版本 v4.2.0: 删除logging 删除file2list,dict2file等辅助函数 删除Ngrams 删除Kmeans 增加Jaccard相似度 提升余弦、Simhash相似度计算速度 注意: v4.2.0文本相似度的计算结果可能和v4.1.0不一样,因为v4.1.0加权方式不同。 v4.2.0文本相似度的输入均为两个string,且不与v4.1.0反向兼容。 v4.2.0不再支持文本聚类(如果还有人需要的话请联系我,我会另开一个包) 使用方法 计算文本相似度 余弦相似度示例 import xiangshi as xs xs.cossim("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡") Simhash & Minhash & Jaccard相似度示例 import xiangshi as xs # Simhash xs.simhash("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡") # Minhash xs.minhash("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡") # Jaccard xs.jaccard("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡") 其它加权方法

默认的加权方法是计算每个单词在文中出现的数量,以下还有其他两种加权方法可供选择。

TFIDF arg = [ "西班牙失业率创新高", "澳大利亚失业率高达5.1%", "花呗更改绑定银行卡", "我什么时候开通了花呗", "从这个角度来看, 我们一般认为,抓住了问题的关键,其他一切则会迎刃而解。" "从这个角度来看, 每个人都不得不面对这些问题。" ] xs.weight = "TFIDF" # 将加权方式设置为TFIDF xs.construct(arg) # 输入TFIDF文本,相同的文本只需调用这个函数一次 xs.cossim("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡") xs.simhash("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡") 没有加权 xs.weight = "None" # 将加权方式设置为None xs.cossim("如何更换花呗绑定银行卡", "花呗更改绑定银行卡") 修改默认函数 import xiangshi as xs #计算Simhash时取前多少的TFIDF值。默认值为64 xs.feature = 64 #计算Minhash时算出多少个哈希值。默认值为16 xs.HashNums = 16 #计算Minhash时的最大哈希。默认值为4294967311 xs.prime = 4294967311 Repo信息 目前状态

持续维护并且持续关注Issues & Pull Requests

未来版本 内嵌C语言提速 使用BERT或类似机器学习模型实现更精确的文本相似度 相识寓意

同是天涯沦落人,相逢何必曾相识

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