查询和文档之间的余弦相似度

Question

所以我在信息检索概念上苦苦挣扎。它与给定查询的文档的余弦相似度有关。

我正在处理大约 1000 个文件以生成具有 [docID x 术语] 的术语频率矩阵。

我生成了这个矩阵，但我不知道如何处理查询并从中生成余弦相似度。

我得到了一个查询，其中包含我应该通过语料库解析的术语，我已经完成了。并生成一个向量，其中所有 docID 至少包含一个单词。

所以我应该根据余弦相似度计算所有这些行向量？

示例：

查询是一个列表，其中包含列位置和词频矩阵中的词

OccurenceVector 是一个数组，其中包含查询中的单词的所有文档

Query = [[2796, 'crystalline'], [6714, 'lens'], [5921, 'including'], [5566, 'humans']]
OccurrenceVector = array([ 13,  14,  15,  72,  79, 138, 142, 164, 165, 166, 167, 168, 169,
   170, 171, 172, 180, 181, 182, 183, 184, 185, 186, 211, 212, 213,
   499, 500, 501, 502, 503, 504, 505, 506, 507, 508, 509, 510, 511,
   512, 513])

我的思考过程是这样的：

[docID x terms] 的词频矩阵（行 x 列）
收到针对语料库的查询
检索包含这些术语出现在
检索与检索到的 docID 对应的每一行
计算所有检索到的行之间的余弦相似度？

这是用这样的多维数组计算余弦相似度的正确思考方式吗？

Answer 1

我建议你看看6th Chapter of IR Book（尤其是6.3）。

您还需要将查询视为文档。为您的查询构造一个向量，就像为您的文档构造它一样。然后，为了获得最佳匹配，您需要针对查询的所有文档向量计算相似度。

请记住，您还可以选择一个文档向量，并计算它与语料库中所有其他文档的相似度。通过这种方式，您可以计算文档之间的相似度。

希望对您有所帮助。

干杯

查询和文档之间的余弦相似度

Cosine Similarity between Query and Documents

python

numpy

multidimensional-array

information-retrieval

cosine-similarity