传统数据库中，基于固定数值标准的相似项搜索相对直接，通过查询语言即可实现，如查找特定工资范围内的员工。然而，当面临更复杂的问题，如“库存中哪些商品与用户搜索项相似？”时，挑战便出现了。...这些模型能够理解单词或句子的上下文，并将它们转换为向量。例如，Word2Vec模型通过分析大量文本数据，学习每个单词的向量表示，使得语义相似的单词在向量空间中彼此靠近。 3....向量之间的距离 在相似性搜索中，向量之间的距离度量是判断两个向量相似程度的关键。不同的距离度量方法反映了不同的相似性判断标准，常用的距离度量方法包括欧几里得距离、曼哈顿距离、余弦距离等。 1....欧几里得距离：这是最常用的距离度量方法，也称为L2范数。它计算的是两点之间的直线距离，即两点在多维空间中的几何距离。欧几里得距离越小，表示两个向量越相似。 2....余弦距离：余弦距离衡量的是两个向量在方向上的相似程度，而不是它们的欧几里得长度。余弦距离的值介于-1和1之间，值越接近1，表示两个向量的方向越相似。 4.
缺点 尽管这是一种常用的距离度量，但欧几里德距离并不是比例不变的，这意味着所计算的距离可能会根据要素的单位而发生偏斜。通常，在使用此距离度量之前，需要对数据进行标准化。...尽管已开发出许多其他措施来解决欧几里得距离的缺点，但出于充分的原因，它仍然是最常用的距离之一。它使用起来非常直观，易于实现，并且在许多用例中都显示出了极好的效果。...缺点 余弦相似度的一个主要缺点是没有考虑向量的大小，而只考虑它们的方向。在实践中，这意味着没有充分考虑价值的差异。以一个推荐系统为例，余弦相似度没有考虑到不同用户之间评分尺度的差异。...例如，当一个单词在一个文档中比另一个单词更频繁出现时，这并不一定意味着一个文档与该单词更相关。可能是文件长度不均匀，计数的重要性不太重要。然后，我们最好使用忽略幅度的余弦相似度。。...缺点 尽管曼哈顿距离在高维数据中似乎可以工作，但它比欧几里得距离更不直观，尤其是在高维数据中使用时。 此外，由于它不是可能的最短路径，它比欧几里得距离更有可能给出一个更高的距离值。
其他应用程序需要更复杂的方法来计算点或观测值之间的距离，如余弦距离。以下列举的列表代表了计算每对数据点之间距离的各种方法。...欧氏距离无法为我们提供有用信息的另一种情况是，飞机的飞行路径遵循地球的曲率，而不是直线（除非地球是平的，否则不是）。 但是，解释一下如何在机器学习的中使用欧几里德距离。...n维空间中两点之间的平方欧几里得距离 ② L1 范数、城市街区、曼哈顿或出租车距离 曼哈顿轮廓 该指标对于测量给定城市中两条街道之间的距离非常有用，可以根据分隔两个不同地方的街区数量来测量距离。...它还可用于根据消息的长度识别垃圾邮件。 余弦距离可以按如下方式测量： 其中 P 和 Q 代表两个给定的点。这两个点可以表示文档中单词的频率，下面的例子中解释了这一点。...为了解决这个问题，你需要计算余弦相似度来判断它们是否相似。 一方面，这可以说明信息检索或搜索引擎是如何工作的。
尽管许多其他的测量方法已经被开发出来，用于解决欧几里得距离的缺点，它仍然是最常用的距离方法之一，且有充分的理由。它使用起来非常直观，实现起来非常简单，并且在许多用例中都显示了很好的效果。...余弦相似度常用来抵消高维欧几里得距离问题。余弦相似度就是两个向量夹角的余弦。如果它们的长度都是1，它也有相同的内积。 两个方向完全相同的向量的余弦相似性为1，而两个完全相反的向量的相似性为-1。...注意，它们的大小并不重要，因为这是方向的量度。 ? 缺点 余弦相似度的一个主要缺点是没有考虑向量的大小，而只考虑它们的方向。在实践中，这意味着没有充分考虑值（value）的差异。...以一个推荐系统为例，余弦相似度没有考虑到不同用户之间评分尺度的差异。 用例 当我们有高维数据和向量的大小不重要时，我们经常使用余弦相似度。对于文本分析，当数据以单词计数表示时，经常使用此度量。...它可以用来确定二进制字中distorted bit的数目，作为估计误差的一种方法。 此外，还可以使用汉明距离来度量分类变量之间的距离 4、Manhattan Distance ?
获取人体姿势数据 使用tensorflowJS（下文简写为tfjs）的posenet扩展库提取图片中人体的姿势数据 关于posenet扩展库，可查阅： 10行代码用tensorflowJS实现人体关键点检测...在机器学习和数据挖掘中，我们经常需要知道个体间差异的大小，进而评价个体的相似性和类别。相似性我们一般通过距离来判断，类别我们有分类和聚类算法，如 K 最近邻（KNN）和 K 均值（K-Means）等。...而距离度量，常见的有： 闵可夫斯基距离 欧几里得距离 曼哈顿距离 切比雪夫距离 马氏距离 余弦相似度 皮尔逊相关系数 汉明距离 杰卡德相似系数 编辑距离 DTW 距离 KL 散度 本文采用余弦相似度（Cosine...余弦相似度相关的文章可以点击查看： 如何找出相似的文章 余弦相似度，用tfjs实现下： x=tf.tensor1d([0,1,1,1]); y=tf.tensor1d([1,2,3,4]); p1=tf.sqrt...STEP5 产品原型 把这一过程最终写成一个web应用，点击图片即可找到其相似的摄影姿势，作为拍照时的参考，是不是蛮好的 ？
使用给定的预训练单词嵌入，可以通过计算“一个文档的嵌入单词需要“移动”以到达另一文档的嵌入单词所需的最小距离”来用语义含义来度量文档之间的差异。...在以下各节中，我们将讨论WMD的原理，WMD的约束和近似，预取和修剪，WMD的性能。 WMD原理 如前所述，WMD尝试测量两个文档的语义距离，并且语义测量是通过word2vec嵌入实现的。...具体而言，在他们的实验中使用了跳过语法word2vec。一旦获得单词嵌入，文档之间的语义距离就由以下三个部分定义：文档表示，相似性度量和（稀疏）流矩阵。...语义相似性度量定义 两个给定单词x_i和x_j在嵌入空间中的欧几里得距离定义如下： ? 在WMD中，x_i和x_j来自不同的文档，而c（i，j）是从单词x_i到x_j的“移动成本”。...Word centroid distance（WCD） 通过使用三角不等式，可以证明累积成本始终大于或等于由单词嵌入的平均值加权的文档向量之间的欧几里得距离。
0x00 概述 在数据挖掘中，我们经常需要计算样本之间的相似度，通常的做法是计算样本之间的距离。...这些度量，如欧几里得距离或者余弦相似性，经常在 k-NN、 UMAP、HDBSCAN 等算法中使用。了解距离度量这个领域可能比你想的更重要，以 k-NN 为例，它常被用于监督学习中。...缺点：余弦相似度的一个主要缺点是没有考虑向量的大小，而只考虑它们的方向。以推荐系统为例，余弦相似度就没有考虑到不同用户之间评分尺度的差异。...例如，当一个单词在一个文档中比另一个单词更频繁出现时，这并不一定意味着文档与该单词更相关。可能是文件长度不均匀或者计数的重要性不太重要。我们最好使用忽略幅度的余弦相似度。...用例：典型的用例包括数据通过计算机网络传输时的错误纠正 / 检测。它可以用来确定二进制字中失真的数目，作为估计误差的一种方法。此外，你还可以使用汉明距离来度量分类变量之间的距离。
我们每天服务的行程数量超过1500万次，因此即便只有很低比例的行程中包括客户支持票据，我们也能获得大量的票据。人工浏览这些票据以发现地图数据中的错误显然不是一个可扩展性的办法。...因此，我们希望将票据文本嵌入（映射）到稠密向量，使得在映射空间中，相似的票据之间的距离也相近使得在映射空间中相似的票据的向量之间的距离也相近。...此外，我们可以找到每一个词的同义词，例如用余弦距离或者欧几里得距离找到某一个词向量最近的那个词。TensorBoard是可视化词向量和进行距离计算的工具。...另外一种理解学习到的词向量含义的方法是找到其同义词。给定一个词，在向量空间中使用欧几里得距离或余弦距离找到离它最近的N个词。...我们将探索使用字符级（CharCNN）而不是单词级的向量。与词向量相比，字符向量对于拼写错误（通过电话提交票据时会经常发生）更具弹性，因为Word2Vec将每个拼写错误的词都视为新词。
在这篇文章中，我们将涵盖： 向量相似度度量 L2 或欧几里得距离 L2 距离是如何工作的？ 何时应该使用欧几里得距离？ 余弦相似度 余弦相似度是如何工作的？ 何时应该使用余弦相似度？...例如，你的屏幕离你的脸有多远。 L2 或欧几里得距离是如何工作的？ l2 那么，我们已经想象了 L2 距离在空间中是如何工作的；在数学中它是如何工作的呢？让我们首先将两个向量想象为一列数字。...余弦相似度 我们使用“余弦相似度”或“余弦距离”来表示两个向量之间的方向差异。例如，你需要转多少度才能面向前门？...其他有趣的向量相似度或距离度量 上面提到的是对于向量嵌入最有用的三个向量度量方法。然而，它们并不是衡量两个向量之间距离的所有方法。以下是衡量两个向量之间距离或相似度的另外两种方法。...有趣的是，杰卡德有杰卡德 指数 和杰卡德 距离 两种方式。杰卡德距离等于 1 - 杰卡德系数，Milvus 中实现的是 Jaccard 距离度量。
这个缺点后来在 GloVe 中得到了一定的解决。 word2vec 只能处理单词，但我们希望编码整个句子，于是人们引入了Transformer。...假设有两个文本的嵌入是vector1 和vector2， 可以使用不同的度量标准来衡量两个向量之间的距离: 欧式距离 曼哈顿距离 向量点积 余弦距离 2.1 欧式距离 定义两点(或向量)之间距离的直观方法是欧式距离...余弦距离等于两个向量之间的余弦。向量越接近，度量值就越高。 我们可以使用任何距离来比较所有的文本嵌入。...然而，对于自然语言处理的任务，一般的做法通常是使用余弦距离，因为： 余弦距离在 -1和1之间，而 L1和 L2是无界的，所以更容易解释。 从实际角度来看，计算欧几里得度量点积比计算平方根更有效。...余弦距离受维数灾难的影响较小。 其中，“维数灾难”是指维度越高，矢量之间的距离分布越窄。 3. 文本嵌入的可视化 理解数据的最好方法就是将它们可视化。
AI项目体验地址 https://loveai.tech Feature 文本向量表示 字词粒度，通过腾讯AI Lab开源的大规模高质量中文词向量数据（800万中文词），获取字词的word2vec向量表示...篇章粒度，可以通过gensim库的doc2vec得到，应用较少，本项目不实现。...文本相似度计算 基准方法，估计两句子间语义相似度最简单的方法就是求句子中所有单词词嵌入的平均值，然后计算两句子词嵌入之间的余弦相似性。...词移距离（Word Mover’s Distance），词移距离使用两文本间的词嵌入，测量其中一文本中的单词在语义空间中移动到另一文本单词所需要的最短距离。...Result 文本相似度计算 基准方法 尽管文本相似度计算的基准方法很简洁，但用平均词嵌入之间求余弦相似度的表现非常好。实验有以下结论： ?
上一节介绍了如何利用降维方法来减少两个高维特征组合后需要学习的参数。但是在很多实际问题中，不是所有的特征组合都是有意义的，我们需要一种有效地方法来帮助我们找到应该对哪些特征进行组合。...关于 Word2Vec 和 LDA 的区别和联系，从具体方法来看，LDA 是利用文档中单词的共现关系来对单词按主题聚类，可以理解为对“文档-单词”矩阵进行分解，得到“文档-主题”和“主题-单词”两个概率分布...；而 Word2Vec 则是对“上下文-单词”矩阵进行学习，其中上下文由目标单词周围的几个单词组成。...03 余弦距离的应用 在模型训练的过程中，有时我们需要评估样本之间的距离（相似度）。...余弦距离满足正定性和对称性，但是不满足三角不等式，因此并不是严格定义的距离。关于三条公理的证明如下： 正定性。
众所周知，词向量有一个神奇的特性，那就是：我们往往可以通过向量的算术来实现单词的类比。最著名的例子就是： ? 但这是为什么呢？为什么算术运算符适用于像「word2vec」这样的非线性模型生成的向量呢？...解释欧几里得距离 存在 ? ，使得对于任意两个在无噪声的 SGNS 或 GloVe 空间中的单词 x 和 y，有： ? 。 平方后的两个单词之间的欧几里得距离是他们的负 csPMI 的递减线性函数。...这是很直观的：通过 csPMI 进行度量时，在训练语料库中越相似的两个单词的词向量之间的距离就越小。尽管如此，据我们所知，这还是第一次从信息论的角度解释单词向量空间中的欧几里得距离。...接着，我们试图使用在维基百科数据上训练的 SGNS 向量，通过传统的最小化余弦距离的方式，对这些类比进行求解。 ? 在上面的表格中，我们可以看到： 1....正如预期的那样，横纵坐标之间有一个较强的正相关关系（皮尔逊相关系数 r=0.502）；两个单词越相似（正如 csPMI 定义的那样），二者词向量之间的欧几里得距离越小。
这些算法的核心在于它们能够识别和利用数据之间的相似性。而实现这一点的关键，就在于选择合适的距离度量。 距离度量，简而言之，是一种衡量数据集中元素之间关系的方法。...它通过距离函数来实现，这个函数为数据集中的每个元素提供了一种相互关系的度量。你可能好奇，这些距离函数究竟是什么，它们是如何工作的，又是如何决定数据中某个元素与另一个元素之间关系的？...在本篇文章中，将深入探讨这些概念，并了解它们在机器学习中的应用。 距离函数的基本原理 顾我们在学校学习的勾股定理，它教会我们如何计算平面直角坐标系中两点之间的距离。...这个定理，实际上，是欧几里得距离的基础，也是在机器学习中常用的一种距离函数。 以数据点A和B为例，可以通过计算它们在x轴和y轴上的差值，并应用勾股定理来求得它们之间的距离。...在K-means中，通常使用欧几里得距离来衡量数据点之间的相似性。 在鸢尾花数据集的例子中，首先随机选择三个质心，然后根据每个数据点与这些质心的欧几里得距离，将它们分配到最近的质心所代表的聚类中。
（1）余弦(cosine)相似度，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。相比距离度量，余弦相似度更加注重两个向量在方向上的差异，而非距离或长度上。...适合word2vec模型向量化的数据。 （2）Jaccard（杰卡德）相似性系数，主要用于计算符号度量或布尔值度量的样本间的相似度。...总的来说，海灵格-巴塔恰亚距离是一个 f 散度（f-divergence），f 散度在概率论中定义为函数 Dƒ(P||D)，可用于测量 P 和 Q 概率分布之间的差异。...有多种 f 散度的实例，包括 KL 散度和 HB 距离。请记住，KL 散度不是一个距离度量，因为它不符合将距离测量值作为度量所需的四个条件。对于连续和离散的概率分布，均可以计算 HB 距离。...海灵格-巴塔恰亚距离的数学定义为： 其中 hdb(u,v) 表示文档向量 u 和 v 之间的海灵格-巴塔恰亚距离，并且它等于向量的平方根差的欧几里得或 L2 范数除以 2 的平方根。
不仅如此，这种方法剥离了单词的所有局部语境——也就是说它会去掉句子中（或句子之间）紧密相连的单词的信息。...一旦我们训练了网络，就意味着我们放弃了 softmax 层并使用 10,000 x 300 的权重矩阵作为我们的嵌入式查找表。 如何用代码实现上述想法？...最后，该函数创建了一个名为 reverse_dictionary 的字典，它允许我们根据其唯一的整数标识符来查找单词，而非根据单词查找标识符。...为了确定哪些词彼此相似，我们需要执行某种操作来测量不同词的词嵌入向量间的「距离」。在本例中，我们计算了余弦相似度以度量不同向量间的距离。定义如下： ?...这个方法不是用上下文单词相对于词汇表中所有可能的上下文单词的概率，而是随机抽样 2-20 个可能的上下文单词，并仅从这些单词中评估概率。
值得注意的是，以下示意图中的要点是，摘要是文档中的实际匹配项（括号中的数字是包含片段的文档数以及带有输入搜索片段的片段的余弦距离），而不是在传统搜索系统中显示的建议查询或相关搜索查询。...这是因为片段由于其长度而没有足够的邻域上下文来学习高质量的嵌入。这一缺陷可以通过扩展训练的窗口大小和忽略句子边界来增加周围的上下文来部分地解决，但是在实践中仍然是不够的，因为片段的出现次数很低。...如何计算文档结果的相关性可以通过片段基于到输入片段的余弦距离的排序。并且集中匹配每个片段的文档将被优先挑选出来，并按照与输入片段顺序相同的顺序列出。...BERT在片段区域表现最好(≥5个单词) 5. 邻域的直方图分布如何查找术语和片段以下是BERT和Word2vec的单词、短语(3个单词)和片段(8个单词)的邻域，它们说明了这两个模型的互补性。...BERT嵌入没有这个缺点，单词有足够的上下文来学习好的表示。然而，Word2vec仍然可以在搜索中为一个名词找到近义词。
然后可以使用该距离来确定特征之间的相似性， 距离越小特征越相似。 对于距离的度量，我们可以在几何距离测量和统计距离测量之间进行选择，应该选择哪种距离度量取决于数据的类型。...Python代码如下 from scipy.spatial import distance distance.cosine(vector_1, vector_2) 余弦距离的主要缺点是它不考虑大小而只考虑向量的方向...Jaccard指数通常用于二进制数据比如图像识别的深度学习模型的预测与标记数据进行比较，或者根据单词的重叠来比较文档中的文本模式。...但是如果两个时间序列的形状相同但在时间上发生了偏移，那么尽管时间序列非常相似，但欧几里得距离会表现出很大的差异。 动态时间规整通过使用多对一或一对多映射来最小化两个时间序列之间的总距离来避免这个问题。...总结 在这篇文章中，简要介绍了十种常用的距离测量方法。本文中已经展示了它们是如何工作的，如何在Python中实现它们，以及经常使用它们解决什么问题。
本文将介绍如何使用Python中的gensim库来实现Word2Vec算法，并附有相应的代码示例。首先，我们需要确保已经安装了所需的Python库。...接着，我们可以使用训练好的Word2Vec模型来查找与给定词最相似的词。在示例代码中，我们查找与词'whale'最相似的词，并打印出结果。...除了查找相似词之外，Word2Vec还可以用于计算词语之间的相似度。我们可以使用similarity方法来计算两个词之间的余弦相似度。...和词'ship'之间的余弦相似度，并将结果打印出来。...通过以上代码示例，我们介绍了如何使用Python中的gensim库实现Word2Vec算法进行文本处理。
代码实现 1....**我们通过对向量的运算，比如欧几里得距离或者cosine相似度，可以计算出两个单词之间的语义相似性。 2. GloVe的实现步骤 2.1 构建共现矩阵 什么是共现矩阵？...一般而言，这个次数的最小单位是1，但是GloVe不这么认为：它根据两个单词在上下文窗口的距离 d，提出了一个衰减函数（decreasing weighting）：decay=1/d 用于计算权重，也就是说距离越远的两个单词所占总计数...还有一点是它对所有单词的统计权重都是一致的。而这些缺点在GloVe中被一一克服了。 而word2vec最大的缺点则是没有充分利用所有的语料，所以GloVe其实是把两者的优点结合了起来。...从这篇论文给出的实验结果来看，GloVe的性能是远超LSA和word2vec的，但网上也有人说GloVe和word2vec实际表现其实差不多。 4. 代码实现 ?
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