机器学习必会工具gensim

 import jieba
 import gensim
 from gensim import corpora
 from gensim import models
 from gensim import similarities
 
 l1 = ["你的名字是什么" ,"你今年多少岁","你今年几岁了" ,"你有多高你胸多大", "你胸多大"]
 a = "你今年多大了"
 
 all_doc_list = []
 for doc in l1:
     doc_list = [word for word in jieba.cut(doc)]
     all_doc_list.append(doc_list)
 print(all_doc_list)
 
 doc_test_list = [word for word in jieba.cut(a)]
 print(doc_test_list)
 
 # 制作语料库
 dictionary = corpora.Dictionary(all_doc_list)  # 制作词袋
 # 词袋的理解
 # 词袋就是将很多很多的词,进行排列形成一个 词(key) 与一个 标志位(value) 的字典
 # 例如: {'什么': 0, '你': 1, '名字': 2, '是': 3, '的': 4, '了': 5, '今年': 6, '几岁': 7, '多': 8, '有': 9, '胸多大': 10, '高': 11}
 # 至于它是做什么用的,带着问题往下看
 
 print("token2id", dictionary.token2id)
 print("dictionary", dictionary, type(dictionary))
 
 corpus = [dictionary.doc2bow(doc) for doc in all_doc_list]
 # 语料库:
 # 这里是将all_doc_list 中的每一个列表中的词语 与 dictionary 中的Key进行匹配
 # 得到一个匹配后的结果,例如['你', '今年', '几岁', '了']
 # 就可以得到 [(1, 1), (5, 1), (6, 1), (7, 1)]
 # 1代表的的是 你 1代表出现一次, 5代表的是 了  1代表出现了一次, 以此类推 6 = 今年 , 7 = 几岁
 print("corpus", corpus, type(corpus))
 
 # 将需要寻找相似度的分词列表 做成 语料库 doc_test_vec
 doc_test_vec = dictionary.doc2bow(doc_test_list)
 print("doc_test_vec", doc_test_vec, type(doc_test_vec))
 
 # 将corpus语料库(初识语料库) 使用Lsi模型进行训练
 lsi = models.LsiModel(corpus)
 # 这里的只是需要学习Lsi模型来了解的,这里不做阐述
 print("lsi", lsi, type(lsi))
 # 语料库corpus的训练结果
 print("lsi[corpus]", lsi[corpus])
 # 获得语料库doc_test_vec 在 语料库corpus的训练结果 中的 向量表示
 print("lsi[doc_test_vec]", lsi[doc_test_vec])
 
 # 文本相似度
 # 稀疏矩阵相似度 将 主 语料库corpus的训练结果 作为初始值
 index = similarities.SparseMatrixSimilarity(lsi[corpus], num_features=len(dictionary.keys()))
 print("index", index, type(index))
 
 # 将 语料库doc_test_vec 在 语料库corpus的训练结果 中的 向量表示 与 语料库corpus的 向量表示 做矩阵相似度计算
 sim = index[lsi[doc_test_vec]]
 
 print("sim", sim, type(sim))
 
 # 对下标和相似度结果进行一个排序,拿出相似度最高的结果
 # cc = sorted(enumerate(sim), key=lambda item: item[1],reverse=True)
 cc = sorted(enumerate(sim), key=lambda item: -item[1])
 print(cc)
 
 text = l1[cc[0][0]]
 
 print(a,text)

可用于机器学习，进行相似度比对，问题库越丰富，机器学习效果越准确