Python3: cos類似度を計算 (Mecab わかちがき)

次のページを参考にしました。
［文章生成］MeCabをインストールして分かち書きを試してみよう
文書のコサイン類似度を求める

mecab_wakati.py

#! /usr/bin/python
#
#   mecab_wakati.py
#
#                       Nov/28/2021
#
# ------------------------------------------------------------------
import sys
import MeCab
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# ------------------------------------------------------------------
def to_wakati_proc(sentence_list):
    tagger = MeCab.Tagger('-Owakati') 

    docs=[]
    for it in range(len(sentence_list)):
        result = tagger.parse(sentence_list[it])
#       print(it)
#       print(result)
        docs.append(result)
#
    return docs
# ------------------------------------------------------------------
def output_proc(sim):
    from_id = 0
#    print('doc_id:', from_id)
    for to_id in range(1,len(docs)):
        print('sim[{0}][{1}] = {2:f}'.format(
              from_id, to_id, sim[from_id][to_id]))

# ------------------------------------------------------------------
sys.stderr.write("*** 開始 ***\n")

sentence_list = [
        '昔ある所に、王様がいました。',  # 文章A
        'ある所に、かわいい女の子がいました。',  # 文章B
        '一人の王様がいました。',  # 文章C
        '昔ある所に、貧しい女がいました。',  # 文章D
        '昔、王様がある所にいました。',  # 文章E
        ] 

docs = to_wakati_proc(sentence_list)

#
vectorizer = TfidfVectorizer(max_df=0.90) # tf-idfの計算
#                            文書全体の90%以上で出現する単語は無視する
X = vectorizer.fit_transform(docs)
# print('feature_names:', vectorizer.get_feature_names())
# print('X:')
# print(X.toarray())
sim = cosine_similarity(X) # 類似度行列の作成
#

output_proc(sim)

sys.stderr.write("*** 終了 ***\n")
# ------------------------------------------------------------------

実行結果

$ ./mecab_wakati.py 
*** 開始 ***
sim[0][1] = 0.315979
sim[0][2] = 0.425818
sim[0][3] = 0.315979
sim[0][4] = 1.000000
*** 終了 ***