Python 文本相似度计算代码解析 - similarity_NLP 函数详解 - 常规

这段代码是一个用于计算文本相似度的函数，名为 similarity_NLP。该函数接收一个 query 参数，表示查询的文本。

代码解析：

词频统计
- 定义了一个空字典 t_num，用于统计 query 中各个词出现的次数。
- 遍历 query 中的词，如果该词已经在 t_num 中存在，则将其对应的值加 1，否则将其加入 t_num 并将对应的值设为 1。
TF-IDF 计算
- 遍历 t_num 中的每个词：
  - 如果该词在 postings（倒排索引）中存在，则将 d_fre 设为 postings 中该词的文档频率，否则将 d_fre 设为 doc_nums（表示总的文档数）。
  - 将 t_num 中该词的值进行一系列计算，包括取对数、加 1、再乘以 log(doc_nums/d_fre)。这部分代码运用了 TF-IDF 算法的思想，即词语在文档中的重要程度与其在文档中出现的次数和在整个语料库中出现的频率相关。
相似度计算
- 再次遍历 query 中的词：
  - 如果该词在 postings 中存在，则遍历 postings 中该词的文档列表：
    - 将该文档的得分加上 postings 中该词在该文档中的出现次数乘以 t_num 中该词的值。
    - 如果该文档的得分已经存在于 score_tid 中，则将其累加上新的得分，否则将其加入 score_tid 并设置其初始得分。
排序结果
- 将 score_tid 按照得分进行降序排序，并返回结果。

Union 函数

代码中还定义了一个 Union 函数，用于计算多个集合的并集。该函数使用了 reduce 函数和列表推导式，将多个集合通过 set.union 进行合并。

总结

该代码通过词频统计、倒排索引和 TF-IDF 算法计算文本相似度，最终返回相似度得分排序结果。它使用了 Python 的字典、集合和函数等数据结构和功能，并体现了代码简洁高效的特点。