让我试着用Python代码和一些图形数学公式来解释这一点。

假设我们的代码中有两个非常短的文本:

texts = ["I am a boy", "I am a girl"] 

我们想要比较下面的查询文本，看看查询与上面的文本有多接近，使用快速余弦相似度评分:

query = ["I am a boy scout"]

我们应该如何计算余弦相似度分数?首先，让我们用Python为这些文本构建一个tfidf矩阵:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform(texts)

接下来，让我们检查tfidf矩阵及其词汇表的值:

print(tfidf_matrix.toarray())

# output 
array([[0.57973867, 0.81480247, 0.        ],
       [0.57973867, 0.        , 0.81480247]])

这里，我们得到一个tfidf矩阵，tfidf值为2 x 3，或者2个文档/文本x 3个术语。这是我们的tfidf文档术语矩阵。让我们通过调用vectorizer.vocabulary_来看看这3项是什么

print(vectorizer.vocabulary_)

# output
{'am': 0, 'boy': 1, 'girl': 2}

这告诉我们，tfidf矩阵中的3项是“am”，“boy”和“girl”。'am'在第0列，'boy'在第1列，'girl'在第2列。术语“I”和“a”已被矢量器删除，因为它们是停止词。

现在我们有了tfidf矩阵，我们想要比较我们的查询文本和我们的文本，看看我们的查询有多接近我们的文本。为此，我们可以计算查询的余弦相似度分数与文本的tfidf矩阵。但首先，我们需要计算查询的tfidf:

query = ["I am a boy scout"]

query_tfidf = vectorizer.transform([query])
print(query_tfidf.toarray())

#output
array([[0.57973867, 0.81480247, 0.        ]])

Here, we computed the tfidf of our query. Our query_tfidf has a vector of tfidf values [0.57973867, 0.81480247, 0. ], which we will use to compute our cosine similarity multiplication scores. If I am not mistaken, the query_tfidf values or vectorizer.transform([query]) values are derived by just selecting the row or document from tfidf_matrix that has the most word matching with the query. For example, row 1 or document/text 1 of the tfidf_matrix has the most word matching with the query text which contains "am" (0.57973867) and "boy" (0.81480247), hence row 1 of the tfidf_matrix of [0.57973867, 0.81480247, 0. ] values are selected to be the values for query_tfidf. (Note: If someone could help further explain this that would be good)

在计算query_tfidf之后，我们现在可以将query_tfidf向量与文本tfidf_matrix矩阵相乘或点积，以获得余弦相似度分数。

回想一下，余弦相似度分数或公式等于以下:

cosine similarity score = (A . B) / ||A|| ||B||

这里，A =我们的query_tfidf向量，B =我们的tfidf_matrix的每一行

注意:A。B = A * B^T，或者A点积B = A乘以B转置。

了解了公式之后，让我们手动计算query_tfidf的余弦相似度分数，然后将我们的答案与sklearn提供的值进行比较。度量cosine_similarity函数。让我们手动计算:

query_tfidf_arr = query_tfidf.toarray()
tfidf_matrix_arr = tfidf_matrix.toarray()

cosine_similarity_1 = np.dot(query_tfidf_arr, tfidf_matrix_arr[0].T) / 
  (np.linalg.norm(query_tfidf_arr) * np.linalg.norm(tfidf_matrix_arr[0])) 
cosine_similarity_2 = np.dot(query_tfidf_arr, tfidf_matrix_arr[1].T) / 
  (np.linalg.norm(query_tfidf_arr) * np.linalg.norm(tfidf_matrix_arr[1]))

manual_cosine_similarities = [cosine_similarity_1[0], cosine_similarity_2[0]]
print(manual_cosine_similarities)    

#output
[1.0, 0.33609692727625745]

我们手动计算的余弦相似度分数给出了[1.0,0.33609692727625745]的值。让我们用sklearn提供的答案值来检查手动计算的余弦相似度分数。度量cosine_similarity函数:

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

function_cosine_similarities = cosine_similarity(query_tfidf, tfidf_matrix)
print(function_cosine_similarities)

#output
array([[1.0        , 0.33609693]])

输出值都是相同的!手动计算余弦相似度值与函数计算余弦相似度值相同!

因此，这个简单的解释说明了余弦相似值是如何计算的。希望这个解释对你有帮助。

简单的JAVA代码计算余弦相似度

/**
   * Method to calculate cosine similarity of vectors
   * 1 - exactly similar (angle between them is 0)
   * 0 - orthogonal vectors (angle between them is 90)
   * @param vector1 - vector in the form [a1, a2, a3, ..... an]
   * @param vector2 - vector in the form [b1, b2, b3, ..... bn]
   * @return - the cosine similarity of vectors (ranges from 0 to 1)
   */
  private double cosineSimilarity(List<Double> vector1, List<Double> vector2) {

    double dotProduct = 0.0;
    double normA = 0.0;
    double normB = 0.0;
    for (int i = 0; i < vector1.size(); i++) {
      dotProduct += vector1.get(i) * vector2.get(i);
      normA += Math.pow(vector1.get(i), 2);
      normB += Math.pow(vector2.get(i), 2);
    }
    return dotProduct / (Math.sqrt(normA) * Math.sqrt(normB));
  }

为了简单起见，我化简了向量a和b:

Let :
    a : [1, 1, 0]
    b : [1, 0, 1]

那么余弦相似度(Theta)

 (Theta) = (1*1 + 1*0 + 0*1)/sqrt((1^2 + 1^2))* sqrt((1^2 + 1^2)) = 1/2 = 0.5

cos0.5的逆是60度。

下面是一个简单的计算余弦相似度的Python代码:

import math

def dot_prod(v1, v2):
    ret = 0
    for i in range(len(v1)):
        ret += v1[i] * v2[i]
    return ret

def magnitude(v):
    ret = 0
    for i in v:
        ret += i**2
    return math.sqrt(ret)

def cos_sim(v1, v2):
    return (dot_prod(v1, v2)) / (magnitude(v1) * magnitude(v2))

这里有两篇很短的文章供比较:

朱莉比琳达更爱我 简喜欢我胜过朱莉爱我

我们想知道这些文本有多相似，纯粹从字数的角度来看(忽略词序)。我们首先列出了这两篇文章中的单词:

me Julie loves Linda than more likes Jane

现在我们来数一下这些单词在每篇文章中出现的次数:

   me   2   2
 Jane   0   1
Julie   1   1
Linda   1   0
likes   0   1
loves   2   1
 more   1   1
 than   1   1

我们对单词本身不感兴趣。我们只对 这两个垂直向量的计数。例如，有两个实例 每条短信里都有“我”。我们要决定这两篇文章之间的距离 另一种方法是计算这两个向量的一个函数，即cos 它们之间的夹角。

这两个向量是

a: [2, 0, 1, 1, 0, 2, 1, 1]

b: [2, 1, 1, 0, 1, 1, 1, 1]

两者夹角的余弦值约为0.822。

这些向量是8维的。使用余弦相似度的一个优点是显而易见的 它将一个超出人类想象能力的问题转化为一个问题 那是可以的。在这种情况下，你可以认为这个角大约是35度 度是指距离零或完全一致的距离。

两个向量A和B存在于二维空间或三维空间中，它们之间的夹角为cos相似度。

如果角度更大(可以达到最大180度)，即Cos 180=-1，最小角度为0度。cos0 =1意味着向量是对齐的，因此向量是相似的。

cos 90=0(这足以得出向量A和B根本不相似，因为距离不能为负，余弦值将在0到1之间。因此，更多的角度意味着降低相似性(视觉化也有意义)