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我正在将 CV 的内容（已删除停用词的 .txt 文件）与真正紧凑的职位描述 (JD) 进行比较，如下所示：

项目管理、领导力、销售、SAP、市场营销

简历大约有 600 个单词，而 JD 则只有上面突出显示的单词。

我目前遇到的问题，我确信这是由于我缺乏知识，当我对其应用相似性度量时，我得到了令人困惑的结果。例如，我的 CV 编号 1 包含 JD 中的所有单词，有时重复不止一次。我也有 CV 2，与 JD相比，它只包含项目一词。尽管如此，当我应用余弦相似度、差异、杰卡德距离和编辑距离时，所有这些度量都返回给我 CV2 和 JD 之间更高程度的相似性，这对我来说很奇怪，因为它们之间只有一个词是相等的，而CV1拥有JD的所有单词。

我使用了错误的措施来评估相似性？如果这是一个幼稚的问题，我很抱歉，我是编程初学者。

代码如下

差异

    from difflib import SequenceMatcher
    def similar(a, b):
        return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()
    similar('job.txt','LucasQuadros.txt')
    0.43478260869565216
    similar('job.txt','BrunaA.Fernandes.txt')
    0.2962962962962963

余弦

    from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
    document= ('job.txt','LucasQuadros.txt','BrunaA.Fernandes')
    tfidf = TfidfVectorizer().fit_transform(document)
    matrix= tfidf * tfidf.T
    matrix.todense()
    matrix([[1.        , 0.36644682, 0.        ],
    [0.36644682, 1.        , 0.        ],
    [0.        , 0.        , 1.        ]])

编辑距离

    import nltk
    w1= ('job.txt')
    w2= ('LucasQuadros.txt')
    w3= ('BrunaA.Fernandes.txt')
    nltk.edit_distance(w1,w2)
    11
    nltk.edit_distance(w1,w3)
    16

杰卡德距离

    import nltk
    a1= set('job.txt')
    a2= set('LucasQuadros.txt')
    a3= set('BrunaA.Fernandes.txt')
    nltk.jaccard_distance(a1,a2)
    0.7142857142857143
    nltk.jaccard_distance(a1,a3)
    0.8125

正如你们所看到的，'LucasQuadros.txt'（CV1）与'job.txt'（职位描述）具有更高的相似性，即使它只包含职位描述中的一个词。

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1 回答 1

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我已经意识到我做错了什么。当我编写如下代码行时，我将单词“job.txt”与“LucasQuadros.txt”进行比较，而不是文档本身。

similar('job.txt','LucasQuadros.txt')

为了改变这一点，我只是在我的代码中包含了 .read 函数：

jd = open('job.txt')
jd = jd.read()
cv1= ('LucasQuadros.txt')
cv1= cv1.read()

from difflib import SequenceMatcher
def similar(a, b):
    return SequenceMatcher(None, a, b).ratio()

similar(jd, cv1)
0.0
similar(jd,cv2)
0.007104795737122558

现在相似性是正确的。正如我上面所说，这是一个非常初学者的错误。

于 2018-07-31T08:01:14.860 回答