使用Doc2Vec实现句子列表之间的余弦相似度

基础概念

Doc2Vec（也称为Paragraph Vector）是一种深度学习模型，用于将句子或段落映射到向量空间中。它是Word2Vec的扩展，不仅考虑单词的上下文，还考虑整个句子的结构和语义。Doc2Vec模型能够捕捉句子的整体意义，使得相似的句子在向量空间中距离更近。

余弦相似度是一种衡量两个向量在多维空间中方向相似度的方法。它通过计算两个向量的点积并除以它们的模长之积来得到一个介于-1到1之间的值，值越接近1表示两个向量越相似。

类型

DBOW（Distributed Bag of Words）：忽略单词顺序，只关注单词的共现。
DM（Distributed Memory）：考虑单词顺序，更注重句子的结构。

应用场景

文本分类：将句子分类到不同的类别。
信息检索：找到与查询句子最相似的文档。
问答系统：匹配问题和答案。
推荐系统：根据用户的历史行为推荐相似内容。

实现步骤及示例代码

以下是使用Python和Gensim库实现Doc2Vec模型并计算句子列表之间余弦相似度的基本步骤：

from gensim.models.doc2vec import Doc2Vec, TaggedDocument
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
import numpy as np

# 准备数据
sentences = [
    "这是一个测试句子。",
    "这是另一个测试句子。",
    "这是一个完全不同的句子。",
    "这是与第一个句子相似的句子。"
]

# 将句子转换为TaggedDocument对象
tagged_data = [TaggedDocument(words=s.split(), tags=[str(i)]) for i, s in enumerate(sentences)]

# 训练Doc2Vec模型
model = Doc2Vec(vector_size=100, window=2, min_count=1, workers=4, epochs=100)
model.build_vocab(tagged_data)
model.train(tagged_data, total_examples=model.corpus_count, epochs=model.epochs)

# 获取句子向量
sentence_vectors = [model.infer_vector(s.split()) for s in sentences]

# 计算余弦相似度矩阵
similarity_matrix = cosine_similarity(sentence_vectors)

print(similarity_matrix)