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我正在尝试理解python如何计算most-similar术语。我知道，从gensim的word2vec中，most_similar方法用余弦距离来计算相似度。
浏览 1提问于2016-10-31得票数 4
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我希望通过余弦相似度将转换为调整余弦相似度。基于余弦相似性的实现如下所示：import numpy as npfromprint df
其中1表示用户购买了特定的水果，而0则表示用户没有购买特定的水果
其中行是水果，列是相似级别在本例中，Pear与
浏览 1提问于2017-03-20得票数 1
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给出一些向量v，我想得到另一个随机向量w，v和w之间有一些余弦相似性，有没有办法在python中得到这个？
示例:为了简单起见，我将使用v3，-4的2D向量。我想得到余弦相似度为60%或+ 0.6的随机向量w。这应该生成具有值0.875、3的向量w或具有相同余弦相似度的任何其他向量。所以我希望这是足够清楚的。
浏览 48提问于2018-10-21得票数 2
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余弦相似python问题
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嗨，我正在试图计算我的查询和我在python中的信息检索程序返回的文档之间的余弦相似度。对于余弦相似性，我使用以下实现：def cosine_similarity(v1,v2):
for0.05559373180364792, 0.02798439181455718]好的，所以
浏览 1提问于2014-09-24得票数 2
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我们希望使用余弦相似性和层次聚类，我们已经计算了余弦相似。在sklearn.cluster.AgglomerativeClustering文档中，它说：distance = 1 - similarity
我们的python代码在最后的fit()方法中产生错误。(我并不是在代码中编写X的真正价值，因为它非常大。)X只是一个余弦相似
浏览 0提问于2019-05-14得票数 3
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预计算余弦相似矩阵的层次聚类
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我们希望使用余弦相似性和层次聚类，我们已经计算了余弦相似。在sklearn.cluster.AgglomerativeClustering文档中，它说：
distance = 1 - similarity
我们的python代码在最后的fit()方法中产生错误。(我并不是在代码中编写X的真正价值，因为它非常大。)X只是一个余弦相似</em
浏览 2提问于2019-05-14得票数 0
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我需要计算的是每对行的相似度。= 0*1 + 1*0 + 0*2 + 4*3 = 12AT = np.transpose(A)现在pairsi，j是行i和行j的相似度，这与行的成对余弦相似度非常相似。因此，如果有一个高效的并行算法来计算成对余弦相似度，它也适用于我。
问题:这个点产品非常慢，因为它只使用一个cpu (我可
浏览 2提问于2015-01-28得票数 2
=model.wv.get_vector('B')v4=model.wv.get_vector('D')
我想比较一下v1+v2和v3+v4的余弦相似性
浏览 1提问于2022-02-23得票数 0
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我使用Gensim库来查找句子与段落集合、文本数据集之间的相似之处。分别使用了余弦相似度、软余弦相似度和移动测度。Gensim返回一个项目列表，包括、docid、和相似性评分。对于余弦相似度和软余弦相似度，我猜相似度是向量之间的余弦。我说的对吗？
在Gensim文档中，他们写道，这是语义的关联性，没有额外的解释。我已经搜索了很多，但没有找到任何答案。有什么帮助吗？
浏览 0提问于2021-09-20得票数 0
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我正在尝试使用python中的布尔模型创建一个查询回答系统。我有3个文档，我希望看到哪些文档是比较相似的w/ a数值。例如，doc1 2.987、doc2 0.876和doc3 2.156因此doc1和doc2是相似的。
浏览 2提问于2013-10-04得票数 2
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我正在尝试找到一种简单的方法来计算两个句子之间的软余弦相似度。请帮我找出来，然后再找出python中的软余弦相似度。
浏览 158提问于2020-01-03得票数 0
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做余弦相似度，我在考虑使用填充技术来添加零，并使这两个向量N×N。我查看了余弦相似度的Python选项，但一些示例使用了包调用numpy。我想不出numpy是如何进行这种填充和余弦相似度的。
浏览 1提问于2012-07-10得票数 1
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我想使用Python来解决以下情况(最好使用numpy和scipy)：
如何在Python中实现这一点？我知道我可以使用scipy.sparse.coo_matrix将文档表示为稀疏向量，并使用点积来寻找余弦相似度，但是如何将整个语料库转换成一个大型但
浏览 3提问于2013-08-07得票数 3
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我被要求在tf-idf向量空间和ntc形式中显示每个文档，然后在python中训练一个基于文档向量的svm模型。ntc在这里到底是什么意思？我发现它与tf-idf权重相同，只需一步归一化即所谓的“余弦归一化”。但是我找不到关于这件事的信息。我发现“余弦相似度”与“余弦归一化”不同。它们是一样的吗？我如何在python中创建这个向量呢？
浏览 2提问于2021-01-07得票数 0
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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，So
浏览 0提问于2018-11-19得票数 3
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2)如何判断两个数据点之间的相似性或距离？我认为欧几里德距离可能不适用于二进制特征。L0规范怎么样？你用的是什么？
3)如果我想使用SVM机器(或其他内核方法)进行分类，我应该使用哪个内核？
浏览 13提问于2014-11-21得票数 6
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我试图找出两份文件的余弦相似性如下：d2: [(1,1), (3,1), (5,4), (6,2)]
其中，每个文档都是一个主题权重向量，其中主题是元组中的第一个元素我不知道在这种情况下，如何用这个加权方案来计算余弦相似度？在Python中有什么模块/包可以让我做这样的事情吗？
浏览 2提问于2016-11-03得票数 1
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我一直在处理一个业务问题，需要找到与现有文档相似的新文档。我使用了如下各种方法2.TFIDF +余弦相似他们都没有像预期的那样工作。最后，我发现了一种更好的方法-- Word2vec +软余弦相似性。
但新的挑战是，我最终得到了具有相同相似性评分的多个文档。它们大多是相关的，但很少有，即使有一些语义相似的词，它们是不同的。
浏览 1提问于2020-04-16得票数 0
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一种计算两个字间编辑距离的算法
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我正在尝试编写Python代码，它以一个单词作为输入(例如，图书)，并输出最相似的单词，并给出相似的分数。我尝试过不同的现成编辑距离算法，如余弦算法、Levenshtein算法和其他算法，但这些算法无法区分差异的程度。例如，(book，bouk)和(book，bo0k)。我正在考虑使用fastText或BPE，但是他们使用余弦距离。
有什么算法可以解决这个问题吗？
浏览 3提问于2020-04-22得票数 1
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