怎么使用python中similarity函數

本篇內容主要講解“怎么使用python中similarity函數”，感興趣的朋友不妨來看看。本文介紹的方法操作簡單快捷，實用性強。下面就讓小編來帶大家學習“怎么使用python中similarity函數”吧!

1、similarity函數接收兩個列表，并返回由兩個列表中相同元素組成的列表。

2、函數使用列表推導，遍歷所有a列表中的元素，并使用in關鍵詞來判斷這些元素是否存在于b列表中。

實例

def similarity(a, b):
  return [item for item in a if item in b]
 
# EXAMPLES
similarity([1, 2, 3], [1, 2, 4]) # [1, 2]

知識點擴充：

python 語義similarity_Python：string的語義相似度得分

Python：string的語義相似度得分

有沒有用于計算一對句子的語義相似度分數的庫？

我知道WordNet的語義數據庫，以及如何為2個單詞生成分數，但是我正在尋找能夠在整個句子和輸出中執行所有預處理任務(如端口詞干，停用詞刪除等)的庫兩個句子如何相關的分數。

我發現了一個使用.NET框架編寫的工作 ，它使用一系列預處理步驟來計算分數。 有沒有任何項目，在Python中做到這一點？

我不是在尋找能夠幫助我find分數的操作順序(就像這里要求的那樣)

我喜歡自己實現每個階段，或者從不同的庫中粘貼函數，以便它可以用于句對，但是我主要需要這個工具來testing數據的推論。

編輯：我正在考慮使用NLTK和計算每兩個單詞對這兩個句子迭代的得分，然后從結果的標準偏差中得出推論，但我不知道這是否是一個合理的相似性估計。 另外，這將花費很長的時間。

再次，我正在尋找已經實現這個智能的項目/庫。 東西，讓我這樣做：

import amazing_semsim_package str1='Birthday party ruined as cake explodes' str2='Grandma mistakenly bakes cake using gunpowder' >>similarity(str1,str2) >>0.889

我見過的最好的包裝是在Gensim主頁find的Gensim 。 我已經使用過很多次了，總體而言非常滿意，它的易用性， 它是用Python編寫的，并且有一個簡單的跟隨教程來開始，它比較了9個string。 它可以通過點安裝，所以你不會有很多麻煩得到它安裝，我希望。

你使用哪種評分algorithm在很大程度上取決于你的問題的背景，但是如果你想要一些基本的東西的話，我build議開始使用LSI的function。 (這是教程引導你通過。)

如果您閱讀gensim教程，它將引導您通過比較兩個string，使用Similaritiesfunction。 這樣可以讓你看到你的叮咬是如何根據它們所包含的文字相互比較的，或者是一些其他的刺痛。

到此，相信大家對“怎么使用python中similarity函數”有了更深的了解，不妨來實際操作一番吧！這里是億速云網站，更多相關內容可以進入相關頻道進行查詢，關注我們，繼續學習！