利用sklearn计算文本相似性

#!/usr/bin/python   
# -*- coding: utf-8 -*-
import numpy
import os
import sys
from sklearn import feature_extraction
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer, CountVectorizer
reload(sys)
#sys.setdefaultencoding(‘utf8‘)了 网易 杭研 大厦","小明 硕士 毕业 与 中国 科学院","我 爱 北京 天安门"]
trainfile = open("C:\\Users\\hd\\Desktop\\docs.txt","r") #不同的documents用换行符隔开
traincorpus = trainfile.readlines()

#corpus=["我 来到 北京 清华大学","我 他 来到 
trainfile.close()
corpus = traincorpus;
    
vectorizer=CountVectorizer()#该类会将文本中的词语转换为词频矩阵，矩阵元素a[i][j] 表示j词在i类文本下的词频
tfidf_vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.95, min_df=2, #max_features=n_features,
                                   stop_words=‘english‘)
transformer=TfidfTransformer()#该类会统计每个词语的tf-idf权值
tfidf=transformer.fit_transform(tfidf_vectorizer.fit_transform(corpus))#第一个fit_transform是计算tf-idf，第二个fit_transform是将文本转为词频矩阵
word=tfidf_vectorizer.get_feature_names()#获取词袋模型中的所有词语
weight=tfidf.toarray()#将tf-idf矩阵抽取出来，元素a[i][j]表示j词在i类文本中的tf-idf权重
f = open("C:\\Users\\hd\\Desktop\\tif.txt","w+")
for i in range(len(weight)):#打印每类文本的tf-idf词语权重，第一个for遍历所有文本，第二个for便利某一类文本下的词语权重
#         print u"-------这里输出第",i,u"类文本的词语tf-idf权重------"
    f.write(str(i+1)+"\t")
    for j in range(len(word)):
        if(weight[i][j]>0): f.write(str(j+1) + ":" + str(weight[i][j]) + " ")
    f.write("\n")
    print i
f.close()
f = open("C:\\Users\\hd\\Desktop\\dictionary.txt","w+")
for i in range(len(word)):
    f.write(str(i) + "\t" + word[i].encode("utf-8") + "\n")
f.close()

SimMatrix = (tfidf * tfidf.T).A
print SimMatrix[1,3] #"第一篇与第4篇的相似度"

numpy.savetxt("C:\\Users\\hd\\Desktop\\SimMatrix.csv", SimMatrix, delimiter=",") #保存相似度矩阵