这可能是一个奇怪的问题，但我忍不住想知道。如果我有三份文档：

• d1 = “我的名字是Stefan。”
• d2 = “我的名字是David。”
• d3 = “你好，你好吗？”

如果我将这三份文档全部转换为TFIDF值向量，在向量空间中，文档d1和d2是否会比文档d2和d3更接近？如果这是一个愚蠢的问题，我很抱歉，但我真的很想通过某种方式可视化这些内容，以便更好地理解。提前谢谢你！

回答：

是的，它们会更接近。

演示：

In [21]: from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizerIn [22]: from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarityIn [23]: tfidf = TfidfVectorizer(max_features=50000, use_idf=True, ngram_range=(1,3))In [24]: r = tfidf.fit_transform(data)In [25]: s = cosine_similarity(r)In [26]: sOut[26]:array([[1.        , 0.53634991, 0.        ],       [0.53634991, 1.        , 0.        ],       [0.        , 0.        , 1.        ]])In [27]: dataOut[27]: ['My name is Stefan.', 'My name is David.', 'Hello, how are you?']