我是 NLP 的新手，但我正在尝试根据语义相似性将一个句子列表与 Python 中的另一个句子列表相匹配。例如，
list1 = ['what they ate for lunch', 'height in inches', 'subjectid']
list2 = ['food eaten two days ago', 'height in centimeters', 'id']
根据之前的帖子和先验知识，似乎最好的方法是为每个句子创建文档向量并计算列表之间的余弦相似度得分。我发现的关于 Doc2Vec 的其他帖子以及教程似乎侧重于预测。 This post 在手工计算方面做得很好，但我认为 Doc2Vec 已经可以做到这一点了。我使用的代码是
import gensim
from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
def build_model(train_docs, test_docs, comp_docs):
'''
Parameters
-----------
train_docs: list of lists - combination of known both sentence list
test_docs: list of lists - one of the sentence lists
comp_docs: list of lists - combined sentence lists to match the index to the sentence
'''
# Train model
model = Doc2Vec(dm = 0, dbow_words = 1, window = 2, alpha = 0.2)#, min_alpha = 0.025)
model.build_vocab(train_docs)
for epoch in range(10):
model.train(train_docs, total_examples = model.corpus_count, epochs = epoch)
#model.alpha -= 0.002
#model.min_alpha = model.alpha
scores = []
for doc in test_docs:
dd = {}
# Calculate the cosine similarity and return top 40 matches
score = model.docvecs.most_similar([model.infer_vector(doc)],topn=40)
key = " ".join(doc)
for i in range(len(score)):
# Get index and score
x, y = score[i]
#print(x)
# Match sentence from other list
nkey = ' '.join(comp_docs[x])
dd[nkey] = y
scores.append({key: dd})
return scores
用于计算相似度分数，但这里的问题是我必须针对两个列表或其中一个列表中的所有句子训练模型，然后进行匹配。有没有办法使用 Doc2Vec 来获取向量，然后计算余弦相似度？明确地说，我试图在列表之间找到最相似的句子。我希望输出像
scores = []
for s1 in list1:
for s2 in list2:
scores.append((s1, s2, similarity(s1, s2)))
print(scores)
[('what they ate for lunch', 'food eaten two days ago', 0.23567),
('what they ate for lunch', 'height in centimeters', 0.120),
('what they ate for lunch', 'id', 0.01023),
('height in inches', 'food eaten two days ago', 0.123),
('height in inches', 'height in centimeters', 0.8456),
('height in inches', 'id', 0.145),
('subjectid', 'food eaten two days ago', 0.156),
('subjectid', 'height in centimeters', 0.1345),
('subjectid', 'id', 0.9567)]
最佳答案
如果您关心的是训练模型并在运行时获得结果是一项耗时的任务。然后考虑保存模式。您可以在单独的文件中训练模型并将其保存到磁盘中。
训练结束后
model.save("similar_sentence.model")
创建一个新文件并加载模型，如下所示，
model = Doc2Vec.load("similar_sentence.model")
模型文件将保存您训练好的句子中的向量。
模型对象可以在代码的任何地方保存和加载。
关于python-3.x - 使用 Doc2Vec 的句子列表之间的余弦相似度，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/55067412/