为什么我的余弦相似度函数返回不一致的结果？

如何解决为什么我的余弦相似度函数返回不一致的结果？

我想使用 Python 进行名称匹配，并找到了一些使用 ngrams 和余弦相似度函数来做到这一点的文章。

这是我的 ngrams 函数：

def ngrams(string,n=3):
    string = str(string)
    string = fix_text(string) # fix text
    string = string.encode("ascii",errors="ignore").decode() #remove non ascii chars
    string = string.lower()
    chars_to_remove = [")","(",".","|","[","]","{","}","'"]
    rx = "[" + re.escape("".join(chars_to_remove)) + "]"
    string = re.sub(rx,"",string)
    string = string.replace("&","and")
    string = string.replace(","," ")
    string = string.replace("-"," ")
    string = string.title() # normalise case - capital at start of each word
    string = re.sub(" +"," ",string).strip() # get rid of multiple spaces and replace with a single
    string = " "+ string +" " # pad names for ngrams...
    string = re.sub(r"[,-./]|\sBD",r"",string)
    ngrams = zip(*[string[i:] for i in range(n)])
    return ["".join(ngram) for ngram in ngrams]

使用这个函数，我可以像这样使用 TF IDF Vectorizer 获取我的数据的矩阵。

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer(min_df=1,analyzer=ngrams)
tf_idf_matrix = vectorizer.fit_transform(name)

我制作了 2 个矩阵 A 和 B，以便稍后使用余弦相似度函数进行比较。

def awesome_cossim_top(A,B,ntop,lower_bound=0):
    if not isspmatrix_csr(A):
        A = A.tocsr()

    if not isspmatrix_csr(B):
        B = B.tocsr()

    M,K1 = A.shape
    K2,N = B.shape

    idx_dtype = np.int32

    nnz_max = M*ntop

    indptr = np.empty(M+1,dtype=idx_dtype)
    indices = np.empty(nnz_max,dtype=idx_dtype)
    data = np.empty(nnz_max,dtype=A.dtype)

    ct.sparse_dot_topn(
        M,N,np.asarray(A.indptr,dtype=idx_dtype),np.asarray(A.indices,A.data,np.asarray(B.indptr,np.asarray(B.indices,B.data,lower_bound,indptr,indices,data)

    return csr_matrix((data,indptr),shape=(M,N))

并使用以下代码调用它：

matches = awesome_cossim_top(tf_idf_matrix_A,tf_idf_matrix_B.transpose(),10,0)

但我没有得到一致的结果。例如，我针对此数据运行它：

index	name A	name B
0	亚伯兰	亚伯兰
1	王牌	王牌

结果是：

A	B	相似性
0	0	1
1	1	1

当我反转数据时，它不会返回类似的结果。

index	name A	name B
0	亚伯兰	王牌
1	王牌	亚伯兰

结果是：

A	B	相似性
0	0	0,571239953724207
0	1	0,27197690175892
1	0	0,571239953724207
1	1	0,543953803517839

为什么结果相差甚远，我该怎么做才能使其保持一致？类似的东西：

A	B	相似性
0	0	0,571239953724207
0	1	1
1	0	1
1	1	0,543953803517839