为什么我的余弦相似度总是为正？(快速文本)
余弦相似度是一种常用的文本相似度度量方法，用于比较两个文本之间的相似程度。它通过计算两个向量之间的夹角来衡量它们的相似度，值越接近1表示越相似，值越接近-1表示越不相似。
然而，当计算余弦相似度时，如果两个向量的方向相似，即它们在高维空间中的投影方向接近，那么余弦相似度将会是正值。这意味着余弦相似度总是为正的，并不能直接表示文本的相似度。
为了解决这个问题，通常会将文本向量化表示为稀疏向量，其中每个维度表示一个特定的词语或特征。然后，通过计算两个向量之间的余弦相似度来比较它们的相似程度。
在实际应用中，余弦相似度常用于文本分类、信息检索、推荐系统等领域。例如，在推荐系统中，可以使用余弦相似度来计算用户之间的兴趣相似度，从而为用户推荐相似的内容。
腾讯云提供了一系列与文本处理相关的产品，可以帮助开发者进行文本相似度计算和其他文本处理任务。其中，腾讯云自然语言处理（NLP）服务提供了文本相似度计算、文本分类、关键词提取等功能，可以满足不同场景下的需求。您可以访问腾讯云自然语言处理（NLP）服务的官方文档了解更多信息：腾讯云自然语言处理（NLP）服务
请注意，以上答案仅供参考，具体的解决方案和产品选择应根据实际需求和情况进行评估和决策。
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我使用spark的word2vec算法来计算文本的文档向量。
然后，我使用模型对象的findSynonyms函数来获得几个单词的同义词。
我看到的是这样的东西：
w2vmodel.findSynonyms('science',4).show(5)
+------------+------------------+
| word| similarity|
+------------+------------------+
| physics| 1.714908638833209|
| fiction|1.5189824643358183
浏览 0提问于2016-12-29得票数 6
我使用k-means对归一化数据进行聚类。我使用了不同的相似度矩阵，如欧几里得、曼哈顿和余弦，当我使用余弦相似度时，Dunn指数为负值。我读到过邓恩指数的取值范围从0到无穷大。使用余弦相似度计算Dunn指数是正确的吗？ 我用过this implementation of Dunn Index。
浏览 94提问于2019-06-12得票数 1
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4回答
我想要创建一个聊天机器人，它告诉用户在街道上的交通情况，但暂时不是实时的。我用MySQL创建了一个小型数据库，其中存储了一些有关流量的数据，并根据用户与聊天机器人的交互情况，在适当的时候使用PHP脚本获取这些数据。
我想知道当用户询问同一个问题的变化时，如何处理这个问题，因此可以用相同的答案来回答。例如：
为什么大街上有车辆？
高街交通的原因是什么？
我为什么在高街遇到交通堵塞？
我在大街上堵车了。为什么会这样呢？
显然，我可以从删除停止词(例如did)、命名实体(例如，公路->大街)、定义同义词和应用文本相似性度量(例如Levenshtein距离等)开始。
然而，如果我这样做的话，我想
浏览 0提问于2018-04-19得票数 4
在数学中，向量具有大小和方向。
在数据科学中，为了识别文档的相似性，我们将文档转换为特征向量。然后应用源文档与目标文档特征向量之间的余弦角公式。
然而，余弦公式仅适用于向量。一个矢量应该有两个震级和方向。对于表示为向量的文档，方向在哪里？
浏览 0提问于2020-05-17得票数 1
1回答
我计算基于余弦相似度的tf-idf矩阵：
tfidf_vectorizer_desc = TfidfVectorizer(min_df=5, max_df=0.8, use_idf=True, smooth_idf=True, sublinear_tf=False, tokenizer=tokenize_and_stem)
%time tfidf_matrix_desc = tfidf_vectorizer_desc.fit_transform(descriptions) #fit the vectorizer to text
sim_desc = cosine_similarity(tfid
浏览 4提问于2016-06-14得票数 0
1回答
我使用表示产品用户购买行为的IndexedRowMatrix，为了构建产品推荐，我使用余弦相似度来计算产品之间的相似性。PySpark提供了一个名为columnSimilarities()的函数。
我的问题是，在使用columnSimilarities()之前，是否需要规范每个产品的向量？我读过关于归一化和余弦相似的文章，并且理解余弦相似已经对向量进行了归一化，就好像我们把向量规范化了一样，余弦相似性就是这两个向量的点乘积。参考文献
另外，余弦相似度与点积的距离度量问题中的一个答案表明，Sometimes it is desirable to ignore the magnitude, hen
浏览 0提问于2018-11-19得票数 3
1回答
我正在使用tf.losses.cosine_distance(Y, outputs, axis=2, reduction=tf.losses.Reduction.MEAN)来衡量我的标签和预测之间的差异。张量形状为[batch_size, sequence_length, embedding]。在我的例子中，预测的形状是[16311, 20, 100]。
我的结果如下。
----------------------epoch1----------------------
train 1 loss 1.1429076
----------------------epoch2----------
浏览 0提问于2019-05-29得票数 1
1回答
我想为在google上搜索的搜索查询计算某种相似度分数。
这意味着，在其他事情中，单词的顺序并不一定重要。例如：
“阿迪达斯蓝色鞋子”和“蓝色鞋子阿迪达斯”
应该被认为是完全相同的序列，而我认为在许多传统的距离算法中并非如此。
我猜上面的例子可以用余弦相似度解决，但如果我有：
“蓝色阿迪达斯鞋”
我想算法产生一个非常相似的距离，原来的“”阿迪达斯鞋蓝色“
这样的算法存在吗？
浏览 0提问于2017-07-03得票数 0
1回答
它看起来像scipy.spatial.distance.cdist余弦相似距离：
1 - u*v/(||u||||v||)
不同于sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity，后者是
u*v/||u||||v||
有人知道为什么会有不同的定义吗？
浏览 1提问于2019-10-15得票数 13
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我想要一些关于理解TF-IDF向量结果的方法的反馈，以及可能的替代方法。
现在，我有两个文本语料库。目标是找到每个语料库中的哪些文档最相似。
当我找到一个有趣的匹配项时，我想知道为什么，所以我实现了一个名为why_match()的简单函数，但我想帮助了解它是否是一种有效的方法。
它是这样工作的：
def why_match(doc_vector_a, doc_vector_b, sklearn_tfidfvectorizer):
distance = abs(doc_vector_a - doc_vector_b)
nearest_words = np.array((dista
浏览 2提问于2018-10-27得票数 0
1回答
我很好奇公司通常是如何快速计算整个语料库之间的余弦相似度的。例如，如果有人搜索术语“有趣的猫”，并且有100,000个文档至少包含这些术语中的一个，则动态计算查询向量和这100,000个文档向量之间的余弦相似度可能需要很长时间。是否有缓存或加速此搜索的一般策略？
浏览 2提问于2015-07-17得票数 0
Scikit-learn的sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity和sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances(..的区别是什么Metric=“余弦”)？
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
documents = (
"Macbook Pro 15' Silver Gray with Nvidia GPU",
"Macbook GPU"
)
tfidf_v
浏览 2提问于2016-02-09得票数 7
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我试图找出两个文档，即'document_1‘和'document_2’之间的相似性。我正在使用Doc2Vec Gensim的来寻找相似性评分。
score = model.docvecs.similarity_unseen_docs(trainedModel, document_1, document_2)
print(score)
分数为负值的地方。
这里，document_1和document_2是NLTK的word_tokenize()的结果。
当我们试图找出两个"tokenized“文档之间的相似性时，负分数意味着什么？
P.S:对模型进行了10个文档(每个2
浏览 2提问于2019-11-15得票数 0
基因similar_by_word函数的相似性是多少？
我在这里读到了基因similar_by_word函数：
similar_by_word函数返回一个序列(word，相似性)。这里的相似性定义是什么?它是如何计算的？
浏览 0提问于2019-02-11得票数 0
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Stanford提供了NERs来检测POS标签和NERs。但是当我试图分析的时候，我正面临一个问题。这句话如下：
Joseph E. Seagram & Sons, INC said on Thursday that it is merging its two United States based wine companies
下面是我的代码
st = StanfordNERTagger('./stanford- ner/classifiers/english.all.3class.distsim.crf.ser.gz',
浏览 3提问于2018-06-07得票数 1
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我正在尝试使用推荐实验室来构建一个UBCF并生成推荐。这个过程是可以的，预测似乎是有意义的。我需要的是向我的同行(商业和营销)解释为什么我要向那些用户推荐这些项目。
我的代码是：
library(recommenderlab)
data(Jester5k)
r <- sample(Jester5k, 1000)
rec_ub <- Recommender(r[1:100],method="UBCF", param=list(normalize = "Z-score",method="Cosine", nn=3,minRatin
浏览 2提问于2015-02-18得票数 0
根据我在stackoverflow上找到的几篇文章(例如这个Why does word2Vec use cosine similarity?)，在我们训练了一个word2vec ( CBOW或Skip-gram)模型之后，计算两个词向量之间的余弦相似度是一种常见的做法。然而，这对我来说似乎有点奇怪，因为该模型实际上是用点积作为相似度分数进行训练的。这一点的一个证据是，我们在训练后得到的词向量的范数实际上是有意义的。那么，为什么人们在计算两个单词之间的相似度时仍然使用余弦相似度而不是点积呢？
浏览 132提问于2019-01-29得票数 7
为什么LP-空间规范化被用于Mahout VectorNormMapper的项目相似性。还读过2的范数对CosineSimilarity很有用。
是否有一个直观的解释，为什么它被使用，以及如何才能确定权力的最佳价值为给定的相似性类。
浏览 2提问于2014-04-10得票数 0
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我有2个文档X和Y。如果用户搜索单词"Computer“，并且我想显示基于关键字"Computer”的最相关的文档。我的算法根据关键词在文档中出现的次数来选择最相关的文档。唯一的问题是文档X有10个单词，"Computer“出现两次，而文档Y有1000个单词，"Computer”出现100次。从文档中的字数来看，说文档Y比文档X更相关是不正确的。
如何对此进行规范化，以获得最准确的相关文档。
浏览 8提问于2016-01-09得票数 0
我使用如下的most_similar()方法来获取与给定单词相似的所有单词：
word,score= model.most_similar('apple',topn=sizeofdict)
AFAIK，它的作用是计算给定单词和字典中所有其他单词之间的余弦相似度。当我检查单词和分数时，我可以看到列表中有负分数的单词。这是什么意思？它们是与给定单词具有相反含义的单词吗？
另外，如果它使用余弦相似度，它是如何得到负值的？对于两个文档，余弦相似度在0-1之间变化。
浏览 2提问于2016-01-19得票数 5
2回答
我正在学习单词嵌入和余弦相似性。我的数据是由两组相同的词组成的，但用的是两种不同的语言。
我做了两次测试：
我用单词向量的平均值来度量余弦相似度(我认为它应该被称为软余弦相似度)。
我用单词向量测量了余弦的相似性。
我是否应该期望获得同样的结果？我注意到有时我有两个相反的结果。因为我是新来的，所以我想弄清楚我是否做错了什么，或者背后是否有解释。根据我所读到的，软余弦相似度应该比通常的余弦相似度更准确。
现在，是时候给你展示一些数据了。不幸的是，我不能发布我的一部分数据(文字本身)，但我会尽我最大的努力给你的信息，我可以给你。
在此之前的一些其他细节：
我使用FastText
浏览 3提问于2019-07-24得票数 0
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我正在研究一个非常基本的图书推荐系统。我想知道在找到余弦相似性时，用户没有给它们打分的字段该如何处理，我们应该忽略它们，只用赋值字段计算，或者标记它们为0。
我所遵循的书说，排除字段，因为它会给出错误的解释，在欧几里德和皮尔逊相关的情况下，但在余弦相似的情况下，它使所有的非额定场为0。
有人能解释为什么只对于余弦而不是其他人需要将未分级的字段设置为0，或者有不同的方法来做到这一点。(我知道欧几里德和皮尔逊中的字段0对输出的影响，但不确定余弦)
浏览 0提问于2016-06-12得票数 8
我正在通过以下代码创建一个数据集： from lightfm.data import Dataset
from lightfm import LightFM
dataset = Dataset()
dataset.fit((row['id'] for row in user_queryset.values()),
(row['id'] for row in item_queryset.values()))
num_users, num_items = dataset.interactions_shape()
(intera
浏览 37提问于2019-02-17得票数 2
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我试着制作这样一个软件，使两个文本文档智能地类似于检查文本匹配的程度，而不像DIFF，我在Google上搜索了一个相当多的东西，我发现了两个东西，就是Graph&TF下手。
但我对这两种方法感到困惑，我不知道哪一种更好&还有其他技术来匹配文本文档吗？
浏览 2提问于2015-01-06得票数 0
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假设我有100个文本文档，我想对这些文档进行集群。
第一步是构造文档的成对相似矩阵100X100。
我的问题是：
衡量两个文档之间相似性的通用方法是什么？
谢谢,
浏览 0提问于2019-04-14得票数 4
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2回答
我有一个计算两个矩阵之间余弦相似度的代码：
def cos_cdist_1(matrix, vector):
v = vector.reshape(1, -1)
return sp.distance.cdist(matrix, v, 'cosine').reshape(-1)
def cos_cdist_2(matrix1, matrix2):
return sp.distance.cdist(matrix1, matrix2, 'cosine').reshape(-1)
list1 = [[1,1,1],[1,2,1]]
list
浏览 1提问于2015-05-10得票数 5
1回答
我正在尝试评估代表单词的两个向量的余弦相似度。我使用的是快速文本中预先训练好的单词向量。现在，我想知道为什么我的余弦相似度总是正数，不管我用的是什么词。有什么建议吗？ 这是我的代码的一部分。A和b是词向量。 def cos_sim(a, b):
dot_product = np.dot(a, b)
norm_a = np.linalg.norm(a)
norm_b = np.linalg.norm(b)
return dot_product / (norm_a * norm_b) 如果有人能帮我，我会很高兴的，因为我还处于初学者的阶段。
浏览 15提问于2020-03-26得票数 0
我正在使用DeepLearning4j框架中的ParagraphVector工具。我正在做的是在一组文本文档上训练模型，然后计算这些文档之间的相似度。
现在，正如参考页面()所说，该工具用来计算相似度的度量是余弦相似度，它应该包含在0到1之间。但是，对于某些文档对，我得到了负分。
有人能说出这是为什么吗？
提前谢谢你。
浏览 0提问于2016-02-29得票数 0
这是我的第二个问题，所以，如果有任何错误，请道歉。
我的主要目标是从不同的电子商务网站收集数据，然后比较它们之间的数据。要做到这一点，我需要匹配相同的产品从不同的网站。由于不同的站点编写标题的方式不同，我需要从标题中提取产品的属性才能正确匹配。我使用收集数据，但无法与来自不同站点的同一产品相匹配。
我的尝试：
首先，我收集品牌，模型等，然后以传统的方式与标题相匹配。但是它不能工作，因为它不能收集所有的模型名称进行比较。而且，不同类别的产品属性是不同的，而不是相似的。我正在努力寻找解决方案，这将适用于各种产品。可以学习和识别品牌、型号、属性(RAM、英寸、ROM、照相机等)
我也尝试应用机器学习
浏览 0提问于2018-06-05得票数 1
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1回答
句子转换器如何预测新实例
、、、、
我正在探索句子转换器，并偶然发现了这个。它展示了如何对我们的自定义数据进行培训。但我不知道该怎么预测。如果有两个新句子，如1)这是第三个例子，2)这是第三个例子。我怎么能预测到这些句子有多相似呢？
from sentence_transformers import SentenceTransformer, InputExample, losses
from torch.utils.data import DataLoader
#Define the model. Either from scratch of by loading a pre-trained model
model = Sen
浏览 1提问于2022-01-04得票数 2
1回答
我的问题是关于这个问题的理论，而不一定是语法。
我想知道这里是否有人有自动化HTS (协调税表)分类的经验，特别是训练分类器来预测应该分配给产品的HTS代码？这些指定的规则存储为“解释”产品的描述性文本数据。在我看来，这使得预测一个部分将如何被分类变得非常困难。
就上下文而言，NLP似乎大量地参与了这一过程，但由于这些描述涉及高度基数，而且从一种描述到另一种描述的重叠程度很高，是否有任何最佳做法来成功地进行这样的预测？同样，我也很难找到任何关于这件事的公开研究。看来，在这方面几乎所有的进展都是在公司的闭门造车的情况下进行的。我理解他们为什么会做出这样的决定，但我感到惊讶的是，考虑到它对全球范围
浏览 0提问于2019-11-04得票数 1
1回答
两个文档之间的不同特征
、、、
我试图找出这两份文件之间的不同之处。我正在使用gensim，到目前为止已经获得了相似度分数。
有没有办法知道两个文档之间的相异分数和相异特征？如何评估它？
浏览 1提问于2018-07-03得票数 0
1回答
我尝试使用余弦距离()来计算两个单词的相似度。代码如下：
def word2vec(word):
from collections import Counter
from math import sqrt
# count the characters in word
cw = Counter(word)
# precomputes a set of the different characters
sw = set(cw)
# precomputes the "length" of the word vector
浏览 13提问于2020-05-14得票数 0
2回答
我正在尝试构建一个使用协作过滤的推荐系统。
我有用户项数据集.我无法找到相似的用户之间的相似性，因为我不能使用欧几里德/余弦距离将无法在这里工作。，如果我将分类变量转换为0，1，则无法计算距离。请您在python中提出处理分类数据的推荐算法，好吗？
浏览 7提问于2019-10-14得票数 0
在word2vec的spark实现上，由于某些原因，当迭代或数据分区的数量大于1时，余弦相似度大于1。
据我所知，余弦相似度应该总是-1 < cos < 1。有人知道为什么吗？
浏览 1提问于2015-10-27得票数 5
我正在尝试类似的研究摘要，所以我使用word嵌入将单词转换为1x768向量，所以总体上将抽象转化为带有形状的嵌入(#ofword，768)。两个抽象之间的余弦相似性返回一个矩阵(#ofwords1 1，#ofwords1 2)，然后我对其进行总结，以得到一个总体得分。我想知道的是，在一个余弦相似矩阵中对所有值的总结是否真的是确定两个不同文本之间的整体相似性的好方法呢？有没有一种更好，或者更便宜的计算方法来做到这一点？
浏览 0提问于2020-08-26得票数 2
1回答
我已经通过了LSA方法。有人说，LSA可以用于语义分析。但我不明白它在LSA是如何运作的。有人能告诉我LSA是如何处理语义的吗。
浏览 5提问于2014-08-15得票数 1
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1回答
这个问题可能更适合于像cross-validated这样的板，但我在这里请求一些输入。 我正在尝试构建一个粗略的度量标准，以衡量多个维度(或类别)上任何一对对象之间的相似性(例如，它们可以是经济部门GDP的百分比或学生在多个科目中的成绩)。 我脑海中的一些潜在候选者是来自LDA (潜在狄利克雷分配)的潜在主题方法，该方法在K个集群的列表中为每个单元分配(非零)概率，以及word2vec，该方法基于文本的矢量化分数来衡量任意两个语料库之间的相似性。但考虑到我要处理的对象通常具有固定数量的类别(例如，学术科目、经济部门)和有界分布(例如，在0到100之间)。我想知道，对于这项任务，什么是更合适的
浏览 30提问于2021-03-18得票数 0
1回答
我肯定我忽略了一些东西，但为什么这些输出是不同的？
拼装学习
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
cosine_similarity([[3,5,1]],[[1,2,3]])
### output `array([[0.72280632]])`
scipy
from scipy.spatial.distance import cosine
cosine([3,5,1],[1,2,3])
### output 0.27719367767579906
为什么这些不一样？根据我的计算，这似乎并不是在分母中使用L1或L2范数
浏览 2提问于2019-04-11得票数 0
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假设我有两个文档，A和B，每个文档有两个版本，1和2。我计算(A1，A2)和(B1，B2)的余弦相似度。设Sa =余弦(A1，A2)，Sb =余弦(B1，B2)。
如果Sa < Sb，我可以说文档A比文档B有更大的变化或更新吗？
一篇论文指出：“一对文档越长，两个文档中包含一个单词的可能性就越大，导致文档不同的可能性较低(有关分析证据，请参阅附录B)。”论文可以在上找到。
这是真的吗？由于词汇表的大小有限，这一说法对于Jaccard相似性可能是正确的。但是，余弦相似性是一个角度，从直觉上讲，文档的长度并不重要。如果这是真的，那么调整长度的相似性分数的最佳方法是什么，以便我可以在不同的文档
浏览 0提问于2019-05-05得票数 0
我读了Levy等人的论文“”，在讨论他们的超参数时，他们说：
向量归一化()如第二节所述，所有向量(即W行)都归一化为单位长度(L2归一化)，使点积运算等价于余弦相似。
然后，我回顾了R- sim2包中text2vec向量相似函数的默认值是L2-范数向量，首先：
sim2(x, y = NULL, method = c("cosine", "jaccard"), norm = c("l2", "none"))
因此，我想知道，这其中的动机是什么，规范化和余弦(无论是在text2vec还是一般情况下)。我试着阅读L2范数，但
浏览 4提问于2018-07-11得票数 6
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假设我在一家公司的年报中有一个语料库，显示了他们4个行业的收入数据:汽车、半导体、绿色能源和医疗保健。对于人类来说，找到一个特定行业的收入数据并不难。如果我使用NLP将其自动化，这样我就不必阅读它，那么NLP是否可能将正确的收入数据与一个特定的行业相匹配？
我使用NLP进行情感分析、主题建模和文本生成。但这些似乎都与上面的应用程序无关。有什么想法吗？我可以在哪个库中使用什么函数？
浏览 1提问于2020-04-10得票数 0
2回答
我有一个包含5000项(行)和2048个特性(列)的dataframe。
我的数据形状是(5000,2048)，当我用滑雪板中的成对距离计算余弦矩阵时，得到了(5000,5000)矩阵。在这里我可以互相比较。
但是现在，如果我有一个新的(1,2048)的向量形状，如何利用我已经计算过的(5000,5000)余弦矩阵，找到这个项目与我所拥有的早期数据的余弦相似性？
编辑
PS:，我可以将这个新向量附加到我的数据中，然后再计算余弦相似度。但对于大量的数据，它变得缓慢。或者还有其他快速和准确的距离度量吗？
浏览 7提问于2019-11-26得票数 0
1回答
不同库的余弦相似输出不同
、、、
我试图找出两个n维向量之间的余弦距离。我通过使用枕木和滑雪板来做到这一点。不知为何，这两个库的输出是不同的。我不明白为什么。
import numpy as np
from scipy import spatial
from sklearn import metrics
a=np.array([1,2,3,4])
b=np.array([2,3,1,4])
X=np.array([a,b])
print spatial.distance.pdist(X,'cosine')[0]
print metrics.pairwise.cosine_similarity(a,b)[0][0
浏览 2提问于2016-05-03得票数 1
回答已采纳
Jaccard相似度和余弦相似度是比较项目相似性时常用的两种度量方法。然而，在哪种情况下哪一种比另一种更可取，我并不十分清楚。
有人能帮助澄清这两种测量方法的差异(概念或原理的差异，而不是定义或计算)及其更好的应用吗？
浏览 0提问于2015-02-12得票数 39
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我用Gensim在语料库上训练了一个LDA模型。现在我已经有了每个文档的主题分布，如何比较两个文档在主题中的相似程度？我想要一个简要的措施。例如，以下是两个文档的主题分布。总共有75个主题。为了简洁起见，我只展示了概率最大的前10个主题(因此主题不太合适)。(40，0.5523168)表示主题#40对于DOC #1的概率为0.5523168。我应该计算两个向量之间的欧几里德距离还是余弦距离？使用这个概括度量，我是否可以说，例如，DOC 1比DOC2更类似于DOC3，或者DOC1和DOC 2在局部上比DOC 3和DOC 4更相似？谢谢!
DOC #1:
[(40, 0.5523168), (60
浏览 2提问于2019-03-22得票数 4
回答已采纳
1回答
我正在寻找一种算法，试图检查
1)文档中句子(约5000个)之间的相似度
2)多个文档(约5000个)之间的相似度
我需要相同的，因为我正在尝试评估特定类别下的文本文档/句子是否以任何方式彼此相似。有没有什么现有的方法可以做到这一点。
浏览 2提问于2017-05-16得票数 0
1回答
基于内容的推荐可能吗？
、、、
我在探索基于内容的算法，所以我了解到基于内容的算法是用来计算项目和用户之间的相似度的，就像"pandora“一样。所以我的要求是我有100的比例，例如用户可以喜欢40%的蔬菜和60%的非蔬菜，有喜欢/不喜欢的比例，项目也会有蔬菜，非蔬菜属性。是否可以计算用户偏好比例和项目的相似度，或者是否有符合我需求的算法或帮助我的文档？
提前感谢
浏览 2提问于2015-07-23得票数 0
我希望使用python机器学习对一组文章进行关键字分配(而不是关键字提取)，即使用预定义列表中的关键字对文本进行分类。Google给了我大量的关键词提取结果。你能告诉我任何关于关键词分配步骤的博客或文章(更好的推荐给图书馆)吗？
如屏幕截图所示(请建议如何共享CSV文件)，已经手动标记了10个现有的问题，还有一个新的第11个问题正在等待根据模式进行标记。
浏览 2提问于2022-08-04得票数 -1
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2回答
我正在尝试通过关联在数据库中查找类似的文章。
因此，我将文本拆分成单词数组，然后删除常用的单词(冠词、代词等)，然后使用皮尔逊系数函数比较两个文本。对于一些文本，它是作品，但对于其他文本，它就不是那么好了(文本越大，系数越高)。
有没有人能建议一个找到相关文本的好方法？
浏览 4提问于2011-04-07得票数 0
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