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
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?
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
我正在处理一项任务,需要检查两个dataframe列之间的余弦相似性。我使用两个for循环分别迭代data1和data2的两列。 for i in range(0,len(input_df)):
for j in range(0,len(data1)):
##check similarity ratio
similarity_score= cosine_sim(input_df['Summary'].iloc[i],data1['Summary'].iloc[j])
print(similarity_s
几天前,我开始通过做一个项目来学习Python。我从我的数据中准备了两个数据帧,分别是User和Item Dataframe。用户DF有17k个不同的用户,项目DF有1500张专辑。我正在使用协同过滤来获取两个数据帧之间的余弦相似度,如下所示
from scipy.spatial.distance import cosine
for i in range(0,len(user_normalized.index)-1):
for j in range(0,len(item_matrix.index)-1):
item_matrix_cpy.at[j, 'cosine'] =
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
我有一些单词是我想要考虑的与原始单词相似的同义词。例如,在本例中,单词restaurant和bar被视为同义词。
为了在这种情况下应用余弦相似度,我决定在两个向量中保留相同的单词,但是如果一个单词被认为是同义词,那么我会在计数器中减去一个“惩罚”。在这个场景中,我必须将原始的v1='cafe‘与v2='restaurant’进行比较。然后,我有以下内容:
v1=Counter({'cafe': 1})
v2=Counter({'cafe': 0.65}) #0.65 because word restaurant is synonym
然而,如果
我想要找到一个查询行和另外10个行之间的余弦相似度(或者欧几里得距离,如果更容易)。这些行都是nan值,因此如果列是nan,则忽略它们。
例如,查询:
A B C D E F
3 2 NaN 5 NaN 4
df =
A B C D E F
2 1 3 NaN 4 5
1 NaN 2 4 NaN 3
. . . . . .
. . . . . .
因此,我只想得到查询的每个非空列与df列中的行之间的余弦相似性。因此,对于df中的第0行,B和F在查询和df中都是非空的。
然后,
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',
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