原文:TF版本的Word2Vec和余弦相似度的计算

前几天一个同学在看一段代码,内容是使用gensim包提供的Word Vec方法训练得到词向量,里面有几个变量code count index point看不懂,就向我求助,我大概给他讲了下code是哈夫曼编码,count应该是这个词在训练语料中出现的计数,point应该是在建树的过程中 路径的节点等等,这个算法我 年的时候就看过,所以他的问题没把我难住。可是自己现在的工作内容和以前喜欢的NLP相关 ...

2018-07-04 11:15 0 841 推荐指数:

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Word2Vec 计算词语之间的余弦相似

python中常用的分析文档、计算词语相似的包 —— Word2Vec函数;该函数在gensim.models.Word2Vec包内。 分析文本和计算相似有几个步骤: 导入需要用到的库: 定义文件位置,包括数据集位置和自定义的词库位置: 1. 前期分词准备 ...

Sat Feb 22 22:41:00 CST 2020 0 6748
<tf-idf + 余弦相似> 计算文章的相似

背景知识: (1)tf-idf 按照词TF-IDF值来衡量该词在该文档中的重要性的指导思想:如果某个词比较少见,但是它在这篇文章中多次出现,那么它很可能就反映了这篇文章的特性,正是我们所需要的关键词。 tf–idf is the product of two ...

Sun Jun 04 23:37:00 CST 2017 0 8192
余弦相似计算

余弦相似计算 余弦相似用向量空间中两个向量夹角的余弦值作为衡量两个个体间差异的大小。余弦值越接近1,就表明夹角越接近0,也就是两个向量越相似,这就叫"余弦相似性"。 我们知道,对于两个向量,如果他们之间的夹角越小,那么我们认为这两个向量是越相似的。余弦相似性就是利用了这个理论 ...

Thu Mar 22 04:53:00 CST 2018 1 38374
相似计算(余弦距离/欧式距离)

1.余弦距离 适用场景:余弦相似衡量的是维度间取值方向的一致性,注重维度之间的差异,不注重数值上的差异。 举例:如某T恤从100块降到了50块(A(100,50)),某西装从1000块降到了500块(B(1000,500)),那么T恤和西装都是降价了50%,两者的价格变动趋势一致,可以用余弦 ...

Mon Sep 30 23:21:00 CST 2019 0 792
使用余弦相似算法计算文本相似

在工作中一直使用余弦相似算法计算两段文本的相似和两个用户的相似。一直弄不明白多维的余弦相似公式是怎么推导来的。今天终于花费时间把公式推导出来,其实很简单,都是高中学过的知识,只是很多年没用了,都还给老师了。本文还通过一个例子演示如果使用余弦相似计算两段文本的相似余弦函数 ...

Fri Aug 31 14:55:00 CST 2018 0 23132
KNN cosine 余弦相似计算

# coding: utf-8 import collections import numpy as np import os from sklearn.neighbors import Nea ...

Thu May 31 01:14:00 CST 2018 0 1462
 
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