上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候
上一次，我用TF-IDF算法自动提取关键词。
今天，我们再来研究另一个相关的问题。有些时候，除了找到关键词，我们还希望找到与原文章相似的其他文章。比如，"Google新闻"在主新闻下方，还提供多条相似的新闻。
为了找出相似的文章，需要用到"余弦相似性"（cosine similiarity）。下面，我举一个例子来说明，什么是"余弦相似性"。
为了简单起见，我们先从句子着手。
句子A：我喜欢看电视，不喜欢看电影。 句子B：我不喜欢看电视，也不喜欢看电影。
请问怎样才能计算上面两句话的相似程度？
基本思路是：如果这两句话的用词越相似，它们的内容就应该越相似。因此，可以从词频入手，计算它们的相似程度。
第一步，分词。 句子A：我/喜欢/看/电视，不/喜欢/看/电影。 句子B：我/不/喜欢/看/电视，也/不/喜欢/看/电影。
第二步，列出所有的词。 我，喜欢，看，电视，电影，不，也。
第三步，计算词频。 句子A：我 1，喜欢 2，看 2，电视 1，电影 1，不 1，也 0。 句子B：我 1，喜欢 2，看 2，电视 1，电影 1，不 2，也 1。
第四步，写出词频向量。 句子A：[1, 2, 2, 1, 1, 1, 0] 句子B：[1, 2, 2, 1, 1, 2, 1]
到这里，问题就变成了如何计算这两个向量的相似程度。
我们可以把它们想象成空间中的两条线段，都是从原点（[0, 0, ...]）出发，指向不同的方向。两条线段之间形成一个夹角，如果夹角为 0 度，意味着方向相同、线段重合；如果夹角为 90 度，意味着形成直角，方向完全不相似；如果夹角为 180 度，意味着方向正好相反。因此，我们可以通过夹角的大小，来判断向量的相似程度。夹角越小，就代表越相似。
以二维空间为例，上图的a和b是两个向量，我们要计算它们的夹角θ。余弦定理告诉我们，可以用下面的公式求得：
假定a向量是[x1, y1]，b向量是[x2, y2]，那么可以将余弦定理改写成下面的形式：
数学家已经证明，余弦的这种计算方法对n维向量也成立。假定A和B是两个n维向量，A是 [A1, A2, ...， An] ，B是 [B1, B2, ...， Bn] ，则A与B的夹角θ的余弦等于：
使用这个公式，我们就可以得到，句子A与句子B的夹角的余弦。
余弦值越接近1，就表明夹角越接近 0 度，也就是两个向量越相似，这就叫”余弦相似性”。所以，上面的句子A和句子B是很相似的，事实上它们的夹角大约为 20.3 度。
由此，我们就得到了”找出相似文章”的一种算法：
（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。
“余弦相似度”是一种非常有用的算法，只要是计算两个向量的相似程度，都可以采用它。
下一次，我想谈谈如何在词频统计的基础上，自动生成一篇文章的摘要。
以上就是本文的全部内容，希望对大家的学习有所帮助，也希望大家多多支持脚本之家。
TF IDF 余弦相似性