<reponame>liutongyang/Search_lite<gh_stars>1-10
'''
Author: liutongyang
Date: 2020-12-24 15:33:08
LastEditTime: 2020-12-24 16:15:39
Description: Computational query and questions similarity
FilePath: /search_engines/FAQ-system-master/Similarity.py
 ┌───┐   ┌───┬───┬───┬───┐ ┌───┬───┬───┬───┐ ┌───┬───┬───┬───┐ ┌───┬───┬───┐
 │Esc│   │ F1│ F2│ F3│ F4│ │ F5│ F6│ F7│ F8│ │ F9│F10│F11│F12│ │P/S│S L│P/B│  ┌┐    ┌┐    ┌┐
 └───┘   └───┴───┴───┴───┘ └───┴───┴───┴───┘ └───┴───┴───┴───┘ └───┴───┴───┘  └┘    └┘    └┘
 ┌───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───┬───────┐ ┌───┬───┬───┐ ┌───┬───┬───┬───┐
 │~ `│! 1│@ 2│# 3│$ 4│% 5│^ 6│& 7│* 8│( 9│) 0│_ -│+ =│ BacSp │ │Ins│Hom│PUp│ │N L│ / │ * │ - │
 ├───┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─────┤ ├───┼───┼───┤ ├───┼───┼───┼───┤
 │ Tab │ Q │ W │ E │ R │ T │ Y │ U │ I │ O │ P │{ [│} ]│ | \ │ │Del│End│PDn│ │ 7 │ 8 │ 9 │   │
 ├─────┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴┬──┴─────┤ └───┴───┴───┘ ├───┼───┼───┤ + │
 │ Caps │ A │ S │ D │ F │ G │ H │ J │ K │ L │: ;│" '│ Enter  │               │ 4 │ 5 │ 6 │   │
 ├──────┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴─┬─┴────────┤     ┌───┐     ├───┼───┼───┼───┤
 │ Shift  │ Z │ X │ C │ V │ B │ N │ M │< ,│> .│? /│  Shift   │     │ ↑ │     │ 1 │ 2 │ 3 │   │
 ├─────┬──┴─┬─┴──┬┴───┴───┴───┴───┴───┴──┬┴───┼───┴┬────┬────┤ ┌───┼───┼───┐ ├───┴───┼───┤ E││
 │ Ctrl│    │Alt │         Space         │ Alt│    │    │Ctrl│ │ ← │ ↓ │ → │ │   0   │ . │←─┘│
 └─────┴────┴────┴───────────────────────┴────┴────┴────┴────┘ └───┴───┴───┘ └───────┴───┴───┘
'''

import numpy as np

def idx_for_largest_cosine_sim(input, questions):
    """
    Computational question and query similarity
    """
    list = []
    input = (input.toarray())[0]
    for question in questions:
        question = question.toarray()
        num = float(np.matmul(question, input))
        denom = np.linalg.norm(question) * np.linalg.norm(input)

        if denom ==0:
            cos = 0.0
        else:
            cos = num / denom

        list.append(cos)

    best_idx = list.index(max(list))
    
    return best_idx