**文本处理** 深度学习模型不会接收原始文本作为输入，它只能处理数值张量。文本向量化（vectorize）是指将文本转换为数值张量的过程。它有多种实现方法。 将文本分解而成的单元（单词、字符或 n-gram）叫作标记（token），将文本分解成标记的过程叫作分（tokenization）。所有文本向量化过程都是应用某种分词方案，然后将数值向量与生成的标记相关联。将向量与标记相关联的方法有很多种。
几个理解loss的视角loss确定了函数的优化目标，在loss的指引下，模型参数优化的过程，就是让loss变小的过程，使得loss最小的模型参数，就是最优的模型参数loss确定了要优化的目标？怎么理解呢？拿DNN双塔来说，user特征和item特征代表的两个dnn塔，分别生成了user embedding和item embedding，但是user embedding和item embedding
目录1、定义2、优化思路2.1、传统方法2.2、优化方法3、数学原理4、实验程序(Java) 1、定义余弦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。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。2、优化思路2.1、传统方法首先，从海量的向量中提取出第1条高维向量，然后，计算出第1条向量与基准向量的余弦值，将该计算得到的余弦值作为最大余
一、余弦相似度：余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"二维向量的余弦相似度：多维向量的余弦相似度（类比） 协同过滤(Collaborative Filtering, 简称 CF)：收集用户行为减噪与归一化处理减噪：用户行为数据是用户在使用应用过程中产生的，它可能存在大量的噪音和用户的误操作，我们可以通过经典的数据挖掘算法过滤掉行为数据中的噪音，这
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2023-09-07 00:01:57
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实验内容 将MIT室内场景数据库中卧室、浴室作为正负样本，利用留出法完成训练集与测试集的划分（比例1：2），并使用测量夹角余弦的方式进行二分类（0为负，1为正），最后给出分类错误率和准确率，并绘制ROC曲线。实验原理 【余弦距离】也称为余弦相似度，是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的度量。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性"。
向量的点乘:a * b公式：a * b = |a| * |b| * cosθ点乘又叫向量的内积、数量积，是一个向量和它在另一个向量上的投影的长度的乘积；是标量。点乘反映着两个向量的“相似度”，两个向量越“相似”，它们的点乘越大。向量的叉乘：a ∧ ba ∧ b = |a| * |b| * sinθ向
github:https://github.com/worry1613/csdn-blog-recommend数据集下载地址 https://pan.baidu.com/s/1qzJDmpzAMe1vmtvuCXSfIw数值型数据相似度计算可以用那些传统的算法，余弦，欧氏，Jaccard，曼哈顿，传统算法总共11种。这些算法都是处理数值型数据的，可现在是文本比较，没有数字，怎么用这样算
向量的相似度计算常用方法相似度的计算简介 关于相似度的计算，现有的几种基本方法都是基于向量（Vector）的，其实也就是计算两个向量的距离，距离越近相似度越大。在推荐的场景中，在用户-物品偏好的二维矩阵中，我们可以将一个用户对所有物品的偏好作为一个向量来计算用户之间的相似度，或者将所有用户对某个物品的偏好作为一个向量来计算物品之间的相似度。下面我们详细介绍几种常用的相似度计
方差公式：Var = E[(X-μ)²] = E[X²-2Xμ+μ²] = E(X²)-2μ²+μ² = E(X²)-μ² (*)最后推出方差就是平方的均值减去 均值的平方皮尔逊相关系数①协方差就是看两个变量是否正负相关，也就是数值上变化是否同或反向；②相关系数直接衡量的就是线性相关关系，取值就在+-1之间，体现的含义是X和Y多大程度在一条斜率存在且不为0的直线上；距离向量余弦距离，也称为余弦相似
文章目录求向量余弦相似度的原理矩阵的余弦相似度相似度算法1代码演示场景应用相似度算法2代码演示思维扩展参考文献附： 求向量余弦相似度的原理余弦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。余弦值越接近1，就表明夹角越接近0度，也就是两个向量越相似，这就叫"余弦相似性" 我们都学过向量的内积公式：其中 和 可以是高维的向量，例如 所以我们将向量 对应位置上的数值对应相乘
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2023-09-16 13:21:17
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文章目录Faiss 简介距离度量在 Sophon TPU 上的接口实现Sophon TPUindexflat 实现indexPQ 实现 ===========================================Faiss 简介Faiss 库是 Facebook 开发的一个用于稠密向量相似性搜索和聚类的库，该库包含有诸多向量相似性搜索的算法。向量相似性搜索是将一个向量与底库中的向量集合
目录一、距离度量1.欧几里得距离2.明可夫斯基距离3. 曼哈顿距离4.切比雪夫距离5.汉明距离（hamming distance）二、相似度度量1.余弦相似度2.皮尔森相似系数3.Jaccard相似系数三、工程实现1.Faiss2.vearch3.NSW和HNSW4.KD Tree、Ball Tree5.jira6.Proxima7.milvus
已计算出个文本间的余弦相似度值，怎么用kmeans聚类K-MEANS算法: k-means 算法接受输入量 k ；然后将n个数据对象划分为 k个聚类以便使得所获得的聚类满足：同一聚类中的对象相似度较高；而不同聚类中的对象相似度较校聚类相似度是利用各聚类中对象的均值所获得一个“中心对象如何计算两个不同长度的向量的余弦相似度(1)余弦相似性 通过测量两个向量之间的角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度
1. 摘要翻译本篇文章中，我们提出了一个新颖的损失函数，称之为LMCL，来给出loss函数的一种不同思路。更确切地说，我们用L2范数（欧几里得范数）归一化softmax损失函数的特征和权值向量，消除半径方差的影响，重构为余弦损失函数。基于此，提出了一个余弦边界项来更深地最大化角度空间地决策边界。结果是，通过正则化和余弦决策边界地最大化的优点，成功实现了类内间距的最小化和类之间距离的最大化。我们称自
看starspace的时候发现它实现了dot和cos两种similarity的度量方式，这里总结一下：余弦相似度衡量两个向量在方向上的相似性，而不care两个向量的实际长度，A和B的长度即使是一个超级短一个超级长的情况下，二者的余弦相似性也可能为1（即theta=0，此时两个向量重合）；
存在的问题[1]：
余弦相似度更多的是从方向上区分差异，而对绝对的数值不敏感。
比如用户对内容评
这两者计算的都是文档和文本之间的相似度，如果是两个短文本貌似也可以。1、TF-IDF = TF * IDF 假设文本是“我怎么这么帅气”，4个词，第一个词“我”， 文档1中一共有10个词，“我”有2次，这个词的词频都是2，这就是TF 第一个词“我”，在所有文档中，有“我”这个词的文档数是m，文档总数是n，则IDF =
## 文本相似度计算及应用
### 介绍
文本相似度是指在自然语言处理中，用于衡量两段文本之间相似程度的指标。在信息检索、推荐系统、文本分类等任务中，文本相似度计算是一个重要的基础性任务。本文将介绍如何使用Python计算文本之间的余弦相似度，以及相似度计算在实际应用中的一些例子。
### 余弦相似度
余弦相似度是一种常用的文本相似度计算方法，它可以用来度量两个向量之间的夹角余弦值，从而衡量它
余弦相似度公式及推导案例 文章目录余弦相似度公式及推导案例定义公式推导案例 定义余弦相似度通过测量两个向量的夹角的余弦值来度量它们之间的相似性。0度角的余弦值是1，而其他任何角度的余弦值都不大于1；并且其最小值是-1。从而两个向量之间的角度的余弦值确定两个向量是否大致指向相同的方向。两个向量有相同的指向时，余弦相似度的值为1；两个向量夹角为90°时，余弦相似度的值为0；两个向量指向完全相反的方向时
NLP 中，文本匹配技术，不像 MT、MRC、QA 等属于 end-to-end 型任务，通常以文本相似度计算、文本相关性计算的形式，在某应用系统中起核心支撑作用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等。本篇将纵览文本匹配的技术发展，并重点介绍文本语义相似度计算技术，以及多轮对话场景中的文本语义相似度计算技术。1、文本匹配任务在真实场景中，如搜索引擎、智能问答、知识检索、信息流推荐等系统中
总结一下关于文本相似性的几种方法无监督，不使用额外的标注数据词移距离 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。average word vectors 简单的对句子中的所有词向量取平均，是一种简单有效的方法， 缺点：没有考虑到单词的顺序，只对15个字以内的短句子比较有效，丢掉了词与词间的相关意思，无法更精细的表达句子与句子之间的关系。tf
