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基本介绍

向量空间模型由（Vector Space Model，VSM）是由索尔顿几人于20世纪70年代提出的，并被成功地应用于著名的SMART文本检索系统，VSM将文本处理简化为向量空间中的向量运算，并通过向量相似度来表达语义上的相似度。

向量空间模型可以说是信息检索界跨时代的创举，改变布尔值模型说一不二的缺陷时，也实现了查重和检索的大一统。

模型构建

文档的词袋化

首先，从意群的角度来看，我们不需要了解文字的顺序了解意群，只需分出某些正确的词条，因此，索尔顿为了实现正确的分词和含义输出，首先定义了如下概念：

• 文档（Document）：通常是文档中具有一定规模的片段，如句子、句群、段落、段落组或正篇文章。文档也称文本（Text）
• 词项（Term）：词项是向量空间模型中最小的不可分的语言单元，可以是汉字、单词、词组或短语等。一个文档的内容被看成是它含有的词项所组成的集合，词项又经常被称为特征或特征项（Feature）
• 权重（Weight）：对于文档的每一个词项，都依据一定的原则被赋予相应的权重，表示它们在文档中的重要性

一个文档可以用它包含的词项及其权重的集合来表示。在这个集合中，词项与词项之间的顺序关系被忽略，词项的位置信息丢失，我们把这个模型称为词袋模型。

文档的向量化

不同的文档长度不同，而查询结果往往却就是一个或几个单词，因此，我们也可以去掉文档的长度信息，也就是说可以把所有文档视为等长的，这种方法就叫向量化。

这里预先设定一个词典（Vocabulary），该词典包含了在所有文档中可能会出现的词项。既然在词袋化过程中已经去掉了词项的位置信息，那么对于一个文档，只需要表达表示词典中的任意词项是否在该文档中出现，或者出现了多少次就可以了。假设有一个由n个词项构成的词典V，对于一个长度为m的文档D，我们总是可以把D表示为一个n维的向量。向量维度恒为词典V的长度n，每一维的值为V中对应词项在文档中出现的频次或权重，向量的维数与文档D的长度m没有关系。

​向量化过程如下：

文档编号	文档内容	词汇表（所有文档的去重词）	词频统计（对应词汇表顺序）	词袋向量（基于词频）
文档 1	“猫抓老鼠，老鼠怕猫”	[猫，抓，老鼠，怕，狗，追，鱼]	猫：2 次，抓：1 次，老鼠：2 次，怕：1 次，狗：0 次，追：0 次，鱼：0 次	[2, 1, 2, 1, 0, 0, 0]
文档 2	“狗追猫，猫躲狗”	同上（词汇表统一）	猫：2 次，抓：0 次，老鼠：0 次，怕：0 次，狗：2 次，追：1 次，鱼：0 次	[2, 0, 0, 0, 2, 1, 0]
文档 3	“猫吃鱼，老鼠偷鱼”	同上（词汇表统一）	猫：1 次，抓：0 次，老鼠：1 次，怕：0 次，狗：0 次，追：0 次，鱼：2 次	[1, 0, 1, 0, 0, 0, 2]

词项的权重计算

布尔权重表示

如果词项在文档中出现，则将向量的对应维度置为1。这也是一种最简单的权重计算方法，当词项出现为1，否则为0。

频次权重表示

顾名思义，对应维度置为出现的频次（上例当中的方法）

停用词处理

在一些文档集合当中会出现一些“废话”，中文里有“啊、哦、额”，英文里有“a、an、the”这些词在文档当中出现的次数很多，可实际贡献很小，常见的处理方法是不管文档当中出现几次，都统计为1。

TF-IDF表示

这个模型在我早期的博客当中有所提及（TF-IDF）

import mathdef tf_idf(count_w, length_D, N, sum_I):# 计算 TF 值，即词 w 在文档 D 中的词频tf = count_w / length_D# 计算 IDF 值，即逆文档频率idf = math.log((1 + N) / (1 + sum_I))# 计算 TF-IDF 值tf_idf_value = tf * idfreturn tf_idf_value

这个模型当中：

• count(w)表示词项w在当前文档D中出现的频次
• length（D）表示当前文档的长度（词数）
• N表示文档集合的大小
• I(w,D_i)=1表示词项w在第i个文档D_i中出现，否则为0
• +1用于表示平滑处理（解决除数为0的问题）

相似度计算

常用于衡量两个向量之间相似程度的方法是余弦相似度计算法，对于两个向量
X=[x_1,x_2,⋯,x_n]和Y=[y_1,y_2,⋯,y_n]，其计算公式为：

其中，

• n为向量的维度（在文本相关场景中可理解为词典的大小）
• x_i为向量X中第i个元素的值（在文本中可表示词典中第i个词项在文档X中的权重）
• y_i为向量Y中第i个元素的值（同理对应文档Y）
• θ为向量X和向量Y的夹角