前言
在前端开发中，我们常常需要处理文本相似度的问题，如搜索，推荐等。这时候，一个好用的文本相似度算法就显得尤为重要。npm 上有很多相关的包可供选择，其中,”doc-similarity“ 是一款基于 Cosine Similarity、Jaccard Similarity 和 Okapi BM25 算法的文本相似度计算器。本篇文章将为大家介绍如何使用 doc-similarity 包来计算文本相似度。
安装
使用 npm 进行安装和引入：
npm install --save doc-similarity
const DocSimilarity = require('doc-similarity');算法介绍
doc-similarity 包包含以下三种算法：
- Cosine Similarity：余弦相似度算法常常用于判断文档相似度，它的计算方法将两个文档向量变成单位向量，计算两个单位向量夹角的余弦值并作为文档相似度。
- Jaccard Similarity：Jaccard 系数，又称为 Jaccard 相似性系数，衡量的是两个集合之间的相似度，它的计算方法是将两个集合交集的元素数除以并集的元素数。
- Okapi BM25：Okapi BM25 是一种经典的信息检索算法，它是一种基于词频的排序算法，通过对文本的权重赋值来计算文本相似度。
使用方法
构造函数
const docSimilarity = new DocSimilarity(algorithm = 'cosineSimilarity', k1 = 1.2, k2 = 1.2, b = 0.75);
- algorithm： 算法类型（cosineSimilarity、jaccardSimilarity、bm25）。
- k1： bm25 算法中的因子。
- k2： bm25 算法中的因子。
- b： bm25 算法中的因子。
计算相似度
“doc-similarity” 支持如下两种方式来计算相似度：
方式一（指定两个文档）：
const similarity = docSimilarity.getSimilarityByDocs(doc1, doc2);
console.log('docSimilarity', similarity);- doc1： 第一个文档的字符串。
- doc2： 第二个文档的字符串。
- 返回值： 两个文档的相似度。
方式二（指定一个文档列表和指定一个和其他文档进行比较的文档）：
const similarities = docSimilarity.getSimilarityByDocList(list, doc);
console.log('similarities:', similarities);- list： 包含文档的字符串的数组。
- doc： 要对数组中的每个文档进行比较的文档。
- 返回值： 每个文档与目标文档(doc)的相似度。
示例代码
-- -------------------- ---- ------- ----- ------------- - -------------------------- ----- ------------- - --- ----------------------------------- ----- ---------- - ------------------------------------------ ---------- ---------------------------- ------------ ----- ------------ - ---------------------------------------------- --------- ---------- ---------- ---------------------------- --------------
输出结果：
docSimilarity 0.75 similarities: [ 1, 0, 0 ]
总结
doc-similarity 包提供了三种常用的文本相似度计算算法，并且使用方法简单，非常方便，可以帮助开发人员快速计算两个文档之间的相似度，并在搜索、推荐等方面起到辅助作用。
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