当Word2Vec使用点积相似性进行训练时，为什么还要使用余弦相似性

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在Word2Vec中，点积相似性和余弦相似性都是用来衡量词向量之间的相似度的方法。虽然点积相似性在某些情况下可以提供有用的信息，但在实际应用中，余弦相似性更常用且更可靠。以下是为什么要使用余弦相似性的几个原因：

1. 归一化：余弦相似性可以对词向量进行归一化处理，消除了向量长度的影响。这意味着即使两个向量的长度不同，它们仍然可以具有相似的方向。而点积相似性没有进行归一化处理，因此受到向量长度的影响，可能导致不准确的相似度计算。
2. 方向敏感：余弦相似性是一种方向敏感的相似度度量方法。它考虑了向量之间的夹角，而不仅仅是向量之间的数量级。这使得余弦相似性能够更好地捕捉词向量之间的语义关系。相比之下，点积相似性只考虑了向量之间的数量级，忽略了向量之间的方向信息。
3. 鲁棒性：余弦相似性对于稀疏向量和高维向量具有更好的鲁棒性。在自然语言处理中，词向量通常是高维稀疏的，而余弦相似性能够更好地处理这种情况。点积相似性在处理稀疏向量时可能会出现问题，因为它会放大向量之间的差异。

综上所述，虽然点积相似性在某些情况下可能有用，但在Word2Vec训练中，使用余弦相似性更为常见和可靠。余弦相似性通过归一化、考虑方向和具有更好的鲁棒性，能够更准确地衡量词向量之间的相似度。