目录
一、文本匹配任务的定义
1.狭义解释
2.广义解释
二、文本匹配的应用
1.问答对话
2.信息检索
3.文本匹配任务应用
三、智能问答
1.智能问答的基本思路
依照基础资源划分：
依照答案产出方式划分
依照NLP相关技术划分
四、智能问答的价值
1.智能客服
2.Faq知识库问答
总结
3.相关名词
① 问答对
② faq库 / 知识库
③ 标准问
④ 相似问/扩展问
⑤ 用户问
⑥ 知识加工
4.Faq知识库示例
5.运行逻辑
6.算法核心
五、文本匹配算法Ⅰ —— 编辑距离
🚀 代码实现
思路与算法
1.初始化矩阵：
2.填充矩阵：
3.计算相似度：
优缺分析
优点：
缺点：
六、文本匹配算法 Ⅱ —— Jaccard相似度
代码实现
优缺分析
优点：
缺点：
适用场景：
七、文本匹配算法 Ⅲ —— BM25算法
TF·IDF算法
BM25算法
词的重要性（IDF）
词与文档的相关性（TF）
词与查询的相关性（可选）
参数设置
优缺分析
优点：
缺点：
代码实现
Ⅰ、超参数定义
Ⅱ、初始化方法
Ⅲ、根据语料库构建倒排索引并计算每个词的IDF值
Ⅳ、计算文档集合中平均每篇文档的词数
Ⅴ、计算查询query 与 某篇文档的相关性得分
Ⅵ、计算查询与所有文档的相关性得分
Ⅶ、完整的BM25算法实现
八、文本匹配算法 Ⅳ —— word2vec
1.什么是向量
2.什么是词向量
3.词向量的特点
4.词向量是如何寻得到的
5.如何训练/训练目标
6.训练提速技巧
7.如何用于文本匹配
8.优缺分析
优点：
缺点：
后来时间平静又强大，替我揭穿和筛选
—— 25.1.29
一、文本匹配任务的定义
1.狭义解释
给定一组文本，判断其语义是否相似
相似的：今天天气不错 match 今儿个天不错呀
非相似：今天天气不错 match 你的代码有BUG
以分值形式给出相似度
今天天气不错 match 今儿个天不错呀 0.9
今天天气不错 match 这几天天气不错 0.7
今天天气不错 match 你的代码有bug 0.1
2.广义解释
给定一组文本，计算某种自定义的关联度
① Natural Language Inference 自然语言推理
两句话判断是否有关联、矛盾、中立关系
eg：明天要下雨 vs 明天大晴天
② Text Entailment 文本内容
给出一段文本，和一个假设，判断文本是否能支持或反驳这个假设
主题判断、文章标题匹配内容等
二、文本匹配的应用
1.问答对话
智能客服、车载导航、手机助手、聊天机器人、智能音箱
2.信息检索
各种 APP / 网页 的搜索功能
3.文本匹配任务应用
短文本 vs 短文本：知识库问答 ，聊天机器人等
短文本 vs 长文本：文章检索，广告推荐等
长文本 vs 长文本：新闻、文章的关联推荐等
三、智能问答
1.智能问答的基本思路
① 基础资源：包括faq库，书籍文档，网页，知识图谱等等
② 问答系统：对基础资源进行了加工处理，形成问答所需要的索引和模型等
③ 用户输入问题
④ 回答系统给出答案
依照基础资源划分：
1）基于faq（热点问题）知识库的问答【以文本匹配方式为主】
2）基于文档 / 网页 / 书籍的问答【大模型RAG的方式进行问答】
3）基于图像/视频的问答【基于多模态模型的问答】
4）基于知识图谱的问答
5）基于表格的问答
6）基于特定领域知识的问答
7）基于人工规则的问答 …
依照答案产出方式划分
1）检索式的回答
答案原文或答案的多个片段存在于基础资源中（答案是事先准备好的）
2）生成式的问答
答案文本不存在于基础资源，由问答系统来生成答案（由系统模型生成）
3）二者结合
依照NLP相关技术划分
1）单轮问答（一问一答）
2）多轮问答（关联多轮问答信息）
3）多语种问答（多种语言）
4）事实性问答（明确存在唯一正确的答案，用检索式方式回答较多）
5）开放性问答（有不同的看法，用生成式方式回答较多）
6）多模态问答（与图像、视频相结合）
7）选择型问答（在几个答案中选取一个）
8）抽取式问答
9）生成式问答
……
四、智能问答的价值
1.智能客服
人工客服的局限：① 响应慢 ② 服务时间有限 ③ 业务知识有限 ④ 流动性大，培训新人成本高 ⑤ 离职了就带走了业务回答经验 ⑥ 回复内容不一样，容易造成矛盾
智能客服的优势：① 毫秒级响应② 全年24小时在线 ③ 精通所有业务知识 ④ 只需培养管理员 ⑤ 保存所有业务回答数据 ⑥ 回复内容标准
2.Faq知识库问答
Faq = Frequently asked Questions：常见问题 / 热点问题
智能客服通常做一些 Faq 的问答
总结
Faq知识库问答：列表展示所有常见问题，用户需要自己找到对应的问题，对用户不友好
希望的改进：让用户以自然语言描述自己的问题，算法进行 Faq 库的检索，给出对应的答案
3.相关名词
① 问答对
一个（或多个相似的）问题与它对应的答案
② faq库 / 知识库
很多问答对组成的集合
③ 标准问
每组问答对中的问题有多个时，选一对为其中代表
④ 相似问/扩展问
一组问答对中，标准问之外的其他问题，对标准问的扩充
⑤ 用户问
用户真正输入的问题，而不是事先准备的
⑥ 知识加工
人工编辑 faq 库的过程
4.Faq知识库示例
5.运行逻辑
① 对用户问题进行预处理：分词、去停用词、去标点、大小写转换、全半角转换，按需处理
② 使用处理后的问题，与faq库中的问题计算相似度
③ 按照相似度分值排序
④ 返回最相似问题对应的答案
6.算法核心
语义相似度计算 是 faq 问答的核心
一般简称文本匹配 f(x，y) —> Score
相似度分值合理，才可以找到正确的对应问题
计算分值的同时，也要考虑速度
思考：可不可以不通过相似度计算，匹将用户问题配知识库中最相似的问题，再通过知识库中的问题匹配对应的答案，而是直接训练一个模型，匹配用户问题与知识库中答案之间的相似度
事实上，在实际场景中，答案的格式不是固定的，如果直接匹配，如果和知识库中的问题匹配，则问题对应的答案可以是多样、多种渠道的，如果直接用问题与答案匹配，则只需要一个计算文本相似度之间的模型即可
五、文本匹配算法Ⅰ —— 编辑距离
编辑距离：两个字符串之间，由一个转成另一个所需的最少编辑操作次数
许可的编辑操作（替换、插入、删除）包括将一个字符替换成另一个字符，插入一个字符，删除一个字符
例：
相似度计算公式：
ED：编辑距离 L：字符串长度
1 - 两个字符串之间替换、插入、删除的编辑操作次数 / 两字符串的最大长度，得到两个字符串的相似度
两个字符串完全一致：编辑距离 = 0，相似度 = 1
两个字符串完全不一致：编辑距离 = 较长者长度，相似度 = 0
🚀 代码实现
思路与算法
1.初始化矩阵：
1.matrix 是一个二维数组，大小为 (len(string1) + 1) x (len(string2) + 1)
2.第一行和第一列分别初始化为 0 到 len(string1) 和 0 到 len(string2)，表示从一个空字符串转换到目标字符串所需的操作次数
2.填充矩阵：
对于每个字符 string1[i - 1] 和 string2[j - 1]，如果它们相等，则 d=0，否则 d=1。
matrix[i][j] 的值通过以下公式计算：
matrix[i][j] = min(matrix[i−1][j] + 1, matrix[i][j−1] + 1,matrix[i−1][j−1] + d)其中，
matrix[i - 1][j - 1] + d 表示 替换操作(如果字符不同，则 d=1)
matrix[i][j - 1] + 1表示插入操作
matrix[i - 1][j] + 1表示删除操作
3.计算相似度：
编辑距离为： matrix[len(string1)][len(string2)]。
相似度为：
，表示两个字符串的相似程度，值越接近 1 表示越相似
np.zeros()：用于创建一个指定形状和数据类型的全零数组。
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
shape | int 或 tuple | 数组的形状，可以是一个整数或表示形状的元组。 |
dtype | dtype, 可选 | 数组的数据类型，默认为 float64。 |
order | {'C', 'F'}, 可选 | 数组元素在内存中的排列顺序，'C' 表示按行排列，'F' 表示按列排列。 |
range()：生成一个不可变的整数序列，常用于循环控制。
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
start | int, 可选 | 序列的起始值，默认为 0。 |
stop | int | 序列的结束值（不包含）。 |
step | int, 可选 | 步长，默认为 1。 |
len()：返回对象的长度（如字符串、列表、元组等）。
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
obj | object | 需要计算长度的对象。 |
min()：返回一组数据中的最小值。
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
iterable | iterable | 可迭代对象（如列表、元组等）。 |
*args | 可选 | 多个单独的参数，用于比较。 |
key | function, 可选 | 用于指定比较规则的函数。 |
default | object, 可选 | 当可迭代对象为空时返回的默认值。 |
max()：返回一组数据中的最大值。
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
iterable | iterable | 可迭代对象（如列表、元组等）。 |
*args | 可选 | 多个单独的参数，用于比较。 |
key | function, 可选 | 用于指定比较规则的函数。 |
default | object, 可选 | 当可迭代对象为空时返回的默认值。 |
#编辑距离
def editing_distance(string1, string2):matrix = np.zeros((len(string1) + 1, len(string2) + 1))for i in range(len(string1) + 1):matrix[i][0] = ifor j in range(len(string2) + 1):matrix[0][j] = jfor i in range(1, len(string1) + 1):for j in range(1, len(string2) + 1):if string1[i - 1] == string2[j - 1]:d = 0else:d = 1matrix[i][j] = min(matrix[i - 1][j] + 1, matrix[i][j - 1] + 1, matrix[i - 1][j - 1] + d)edit_distance = matrix[len(string1)][len(string2)]return 1 - edit_distance / max(len(string1), len(string2))优缺分析
优点：
① 可解释性强
② 跨语种（甚至对于非语言序列）有效
③ 不需要训练模型
缺点：
① 字符之间没有语义相似度 eg：str1 = “我没钱”，str2 = "俺没钱"，相似度得分：0.66（1 - 1 / 3）
② 受无关词/停用词影响大 eg：str1 = “我要办卡”，str2 = “你好我需要办一张卡”，相似度得分：0.44（1 - 5 / 9）
③ 受语序影响大 eg：str1 = “今天天气不错”，str2 = “天气不错今天”，相似度得分：0.33（1 - 4 / 6）
④ 文本长度对速度影响很大（算法实现中两层for循环速度基于文本长度）
六、文本匹配算法 Ⅱ —— Jaccard相似度
通用表述：根据两个集合中，不同元素所占的比例，来衡量两个样本之间的相似度
用于文本匹配：根据两个文本中，不同的字或词所占的比例，来衡量两个文本之间的相似度
相似度计算公式：
例：str1 = “今天天气真不错”，str2 = “估计明天天气更好”，公共字：天、气
A ∩ B：2（天、气）、A ∪ B：11（今、天、气、真、不、错、估、计、明、更、好）
Jaccard相似度：2 / 11 = 0.18
如果输入字符串，则得到基于字的 jaccard相似度；
如果输入词的列表，则得到基于词的 jaccard相似度；
具体用基于词 还是 用基于字的jaccrad相似度，看场景决定：① 分词是否准确；② 是否有很多类似名词、缩略词；③ 文本长度等因素，都会影响选择
代码实现
set()： Python 中的一个内置函数，用于创建一个无序且不重复的元素集合。它可以将可迭代对象（如字符串、列表、元组等）转换为集合，并自动去除重复元素
| 参数 | 描述 |
|---|---|
iterable | 可选参数，表示一个可迭代对象（如列表、元组、字符串等）。如果不提供此参数，则返回一个空集合。 |
len()：返回对象的长度（如字符串、列表、元组等）。
| 参数名 | 类型 | 说明 |
|---|---|---|
obj | object | 需要计算长度的对象。 |
#jaccard距离
def jaccard_distance(string1, string2):words1 = set(string1)words2 = set(string2)distance = len(words1 & words2) / len(words1 | words2)return distance优缺分析
优点：
① 语序不影响分数（词袋模型）eg：今天天气不错 / 天气不错今天
② 实现简单，速度很快
③ 可跨语种，无需训练等
缺点：
① 语序不影响分数 eg：他打了我 / 我打了他
② 字符之间没有相似度衡量：同编辑距离
③ 受无关词影响
④ 非一致文本可能出现满分 eg：他是不知道 他不是不知道
适用场景：
文本越长，语序对于准确率的影响越低，语序越不重要，更加适合Jaccard距离算法
文本短的话，Jaccard算法缺点会被放大，优点被缩小
七、文本匹配算法 Ⅲ —— BM25算法
常用在搜索引擎框架中，用来做文档和搜索问题的匹配。同样也可以用在问答中，做文本匹配。
核心思想：假如一个词在某类文本（假设为A类）中出现次数很多，而在其他类别文本（非A类）出现很少，那么这个词是A类文本的重要词（高权重词）；反之，如果一个词在出现在很多领域，则其对于任意类别的重要性都很差。
BM25算法的基础是：TF · IDF算法
TF·IDF算法
TF：词频，代表这个词在某个类别文本中出现的频率，某个词在某个类别中出现的次数 / 该类别词的总数
公式：某个词在某个类别中出现的次数 / 该类别词的总数
IDF：逆文档频率，代表这个词在其他文本中出现的频率，N代表文本总数，dfi代表包含词qi的文本的总数
公式：IDF(qi) = log[(N - df_i + 0.5) / (df_i + 0.5)]
N：文档集合中的总文档数 df_i：包含词项q_i的文档数
逆文档频率IDF高 ——> 该词很少出现在其他文档
BM25算法
BM25是对TF·IDF的一种改进，优化其表示效果
公式：
词的重要性（IDF）
公式：
其中，N 是文档总数，df_i 是包含词 q_i 的文档数，IDF 值越高，表示该词在文档集合中越稀有，重要性越大
词与文档的相关性（TF）
BM25对词频（TF）进行了优化，引入了饱和函数S(q_i, d)，避免词频过高时权重过大。
公式： 
TF(qi, D)：词 qi 在文档 D 中的词频
K：一个与文档长度相关的参数，
公式：
L_d：文档 D 的长度，L_ave：所有文档的平均长度，k_1，b：可学习参数
对词频进行调整，考虑了文档长度对词频的影响。较长的文档会受到惩罚，以避免偏向长文档
词与查询的相关性（可选）
当查询较长时，BM25还会考虑词在查询中的频率
公式：
TF(qi, Q)：词qi在查询Q中的词频，k_3：可学习参数。
参数设置
k_1：控制词频的重要性，通常取值为 1.2。
b：控制文档长度的影响，通常取值为 0.75。
k_3：控制查询中词频的影响，通常取值为 1.2。
这些参数和改动的意义在于控制文本长度对分值的影响
优缺分析
优点：
① 通过使用TF·IDF弱化了无关词的影响，强化了重要词的影响，使得效果大幅提升
② 统计模型计算快（时间消耗主要是分词），不需要多轮迭代
③ 词袋模型（双刃剑）、跨语种等
缺点：
① 依然没有考虑词与词之间的相似性（字符之间没有相似度衡量）
② 需要一定量的训练（统计）样本（faq库本身）
③ 对于新增类别，需要重新计算统计模型
④ 分值不是一个总在0，1之间的数
代码实现
Ⅰ、超参数定义
ESPION：处理逆文档频率（IDF）计算中可能出现的负值的参数，确保IDF值始终为正，从而避免算法在计算相关性得分时出现异常。
PARAM_K1：超参数K_1，默认值为1.5，控制词频饱和度的上升速度。值越大，词频对得分的影响越大
PARAM_B：超参数B，默认值为0.6，控制文档长度归一化的影响。值越大，文档长度对得分的影响越大
typing：用于类型注解的库
import json
import math
import os
import pickle
import sys
from typing import Dict, Listclass BM25:EPSILON = 0.25PARAM_K1 = 1.5 # BM25算法中超参数PARAM_B = 0.6 # BM25算法中超参数Ⅱ、初始化方法
def __init__(self, corpus: Dict):"""初始化BM25模型:param corpus: 文档集, 文档集合应该是字典形式，key为文档的唯一标识，val对应其文本内容，文本内容需要分词成列表"""self.corpus_size = 0 # 文档数量self.wordNumsOfAllDoc = 0 # 用于计算文档集合中平均每篇文档的词数 -> wordNumsOfAllDoc / corpus_sizeself.doc_freqs = {} # 记录每篇文档中查询词的词频self.idf = {} # 记录查询词的 IDFself.doc_len = {} # 记录每篇文档的单词数self.docContainedWord = {} # 包含单词 word 的文档集合self._initialize(corpus)Ⅲ、根据语料库构建倒排索引并计算每个词的IDF值
len()：返回对象的长度或元素个数。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
obj | 对象 | 要计算长度的对象，如字符串、列表、元组、字典等。 |
set()：创建一个无序且不重复元素的集合。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
iterable | 可迭代对象（如列表、元组等） | 可选参数，用于创建集合。如果未提供，则创建一个空集合。 |
集合.add()：向集合中添加一个元素。如果元素已存在，则不会重复添加。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
element | 任意类型 | 要添加到集合中的元素。如果元素已存在，则不会重复添加。 |
float()：将字符串或数字转换为浮点数。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
x | 字符串或数字 | 要转换为浮点数的字符串或数字。如果未提供参数，则返回0.0。 |
字典.keys()：返回字典中所有键的视图对象。
math.log()：计算自然对数（以e为底的对数）。可以指定第二个参数作为对数的底数。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
x | 数字 | 要计算对数的数值。 |
base | 数字 | 可选参数，指定对数的底数。默认为自然对数（以e为底）。 |
列表.append()：在列表末尾添加一个元素。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
object | 任意类型 | 要添加到列表末尾的元素。 |
float()：将字符串或数字转换为浮点数。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
x | 字符串或数字 | 要转换为浮点数的字符串或数字。如果未提供参数，则返回0.0。 |
公式：
，N是文档总数，n(q_i)是包含词q_i的文档数
def _initialize(self, corpus: Dict):"""根据语料库构建倒排索引"""# nd = {} # word -> number of documents containing the wordfor index, document in corpus.items():self.corpus_size += 1self.doc_len[index] = len(document) # 文档的单词数self.wordNumsOfAllDoc += len(document)frequencies = {} # 一篇文档中单词出现的频率for word in document:if word not in frequencies:frequencies[word] = 0frequencies[word] += 1self.doc_freqs[index] = frequencies# 构建词到文档的倒排索引，将包含单词的和文档和包含关系进行反向映射for word in frequencies.keys():if word not in self.docContainedWord:self.docContainedWord[word] = set()self.docContainedWord[word].add(index)# 计算 idfidf_sum = 0 # collect idf sum to calculate an average idf for epsilon valuenegative_idfs = []for word in self.docContainedWord.keys():doc_nums_contained_word = len(self.docContainedWord[word])idf = math.log(self.corpus_size - doc_nums_contained_word +0.5) - math.log(doc_nums_contained_word + 0.5)self.idf[word] = idfidf_sum += idfif idf < 0:negative_idfs.append(word)average_idf = float(idf_sum) / len(self.idf)eps = BM25.EPSILON * average_idffor word in negative_idfs:self.idf[word] = epsⅣ、计算文档集合中平均每篇文档的词数
@property： Python 中的一个内置装饰器，用于将类的方法转换为属性，使得可以像访问普通属性一样访问这些方法。它主要用于封装类的属性，提供更简洁和直观的接口，同时允许在访问或修改属性时执行额外的逻辑，如数据验证或计算。
float()：将字符串或数字转换为浮点数。
| 参数名 | 类型 | 描述 |
|---|---|---|
x | 字符串或数字 | 要转换为浮点数的字符串或数字。如果未提供参数，则返回0.0。 |
@propertydef avgdl(self):return float(self.wordNumsOfAllDoc) / self.corpus_sizeⅤ、计算查询query 与 某篇文档的相关性得分
公式：
其中，f(qi, D) 是词 qi 在文档D中的词频，∣D∣是文档D的长度，avgdl 是文档集合的平均长度。
self.avgdl：文档集合中平均每篇文档的词数
def get_score(self, query: List, doc_index):k1 = BM25.PARAM_K1b = BM25.PARAM_Bscore = 0doc_freqs = self.doc_freqs[doc_index]for word in query:if word not in doc_freqs:continuescore += self.idf[word] * doc_freqs[word] * (k1 + 1) / (doc_freqs[word] + k1 * (1 - b + b * self.doc_len[doc_index] / self.avgdl))return [doc_index, score]Ⅵ、计算查询与所有文档的相关性得分
遍历返回一个包含文档索引和得分的列表
列表推导式（List Comprehension）是 Python 中一种简洁且高效的方式来创建列表。它允许你在一行代码中从现有的可迭代对象（如列表、元组、字符串等）生成新的列表。列表推导式的基本语法如下：
new_list = [expression for item in iterable if condition]expression是对item的操作或表达式，用于定义新列表中的每个元素。item是可迭代对象中的每个元素。iterable是包含要迭代的元素的可迭代对象。condition是一个可选的条件，用于筛选要包含在新列表中的元素。
字典.keys()：返回字典中所有键的视图对象。
def get_scores(self, query):scores = [self.get_score(query, index) for index in self.doc_len.keys()]return scoresⅦ、完整的BM25算法实现
import json
import math
import os
import pickle
import sys
from typing import Dict, Listclass BM25:EPSILON = 0.25PARAM_K1 = 1.5 # BM25算法中超参数PARAM_B = 0.6 # BM25算法中超参数def __init__(self, corpus: Dict):"""初始化BM25模型:param corpus: 文档集, 文档集合应该是字典形式，key为文档的唯一标识，val对应其文本内容，文本内容需要分词成列表"""self.corpus_size = 0 # 文档数量self.wordNumsOfAllDoc = 0 # 用于计算文档集合中平均每篇文档的词数 -> wordNumsOfAllDoc / corpus_sizeself.doc_freqs = {} # 记录每篇文档中查询词的词频self.idf = {} # 记录查询词的 IDFself.doc_len = {} # 记录每篇文档的单词数self.docContainedWord = {} # 包含单词 word 的文档集合self._initialize(corpus)def _initialize(self, corpus: Dict):"""根据语料库构建倒排索引"""# nd = {} # word -> number of documents containing the wordfor index, document in corpus.items():self.corpus_size += 1self.doc_len[index] = len(document) # 文档的单词数self.wordNumsOfAllDoc += len(document)frequencies = {} # 一篇文档中单词出现的频率for word in document:if word not in frequencies:frequencies[word] = 0frequencies[word] += 1self.doc_freqs[index] = frequencies# 构建词到文档的倒排索引，将包含单词的和文档和包含关系进行反向映射for word in frequencies.keys():if word not in self.docContainedWord:self.docContainedWord[word] = set()self.docContainedWord[word].add(index)# 计算 idfidf_sum = 0 # collect idf sum to calculate an average idf for epsilon valuenegative_idfs = []for word in self.docContainedWord.keys():doc_nums_contained_word = len(self.docContainedWord[word])idf = math.log(self.corpus_size - doc_nums_contained_word +0.5) - math.log(doc_nums_contained_word + 0.5)self.idf[word] = idfidf_sum += idfif idf < 0:negative_idfs.append(word)average_idf = float(idf_sum) / len(self.idf)eps = BM25.EPSILON * average_idffor word in negative_idfs:self.idf[word] = eps@propertydef avgdl(self):return float(self.wordNumsOfAllDoc) / self.corpus_sizedef get_score(self, query: List, doc_index):"""计算查询 q 和文档 d 的相关性分数:param query: 查询词列表:param doc_index: 为语料库中某篇文档对应的索引"""k1 = BM25.PARAM_K1b = BM25.PARAM_Bscore = 0doc_freqs = self.doc_freqs[doc_index]for word in query:if word not in doc_freqs:continuescore += self.idf[word] * doc_freqs[word] * (k1 + 1) / (doc_freqs[word] + k1 * (1 - b + b * self.doc_len[doc_index] / self.avgdl))return [doc_index, score]def get_scores(self, query):scores = [self.get_score(query, index) for index in self.doc_len.keys()]return scores八、文本匹配算法 Ⅳ —— word2vec
1.什么是向量
指在坐标系(空间)内具有大小和方向的量
2维向量 [0.1, 2.9] 5维向量 [3, 1, 4, 2, 5]
2.什么是词向量
将每个词或字转换成同一向量空间内的一个向量
3.词向量的特点
两个词如果语义相近，则在空间中的向量接近
4.词向量是如何寻得到的
随机初始化，之后通过文本语料进行训练调整
5.如何训练/训练目标
① 基于窗口
② 基于语言模型
③ 基于共现矩阵
6.训练提速技巧
① 层次softmax/Huffman树
② 负采样
7.如何用于文本匹配
将文本中的所有词的词向量相加取平均
文本 ——> 句向量
公式：
句向量维度 = 词向量维度，不论文本长度
文本相似度 = 向量相似度 = 向量夹角余弦值
向量夹角为0，余弦值为1
8.优缺分析
优点：
① 两个文本包含语义相似的词，会提高相似度
② 训练需要的数据简单（纯文本语料即可）
③ 计算速度快，可以对知识库内问题预先计算向量
④ 将文本转化为数字，使后续复杂模型成为可能
缺点：
① 词向量的效果决定句向量效果（语料数量、领域适配、分词结果、未登录词）
② 一词多意的情况难以处理 eg：梨 —— 苹果 —— 华为
③ 受停用词(无效词)和文本长度影响很大（也是词袋模型）
④ 更换语种，甚至更换领域，都需要重新训练