使用pandas和BERT将余弦相似度公式从一个数据帧循环到另一个数据帧

可以通过以下步骤实现：

导入所需的库和模块：

import pandas as pd
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

加载BERT模型：

model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens')

这里使用了SentenceTransformer库中的BERT模型，可以根据需要选择其他预训练的BERT模型。

准备数据：假设有两个数据帧df1和df2，它们包含文本数据的列，可以使用pandas读取数据或手动创建数据帧。
对文本数据进行向量化：

embeddings1 = model.encode(df1['文本列'].tolist())
embeddings2 = model.encode(df2['文本列'].tolist())

这里使用BERT模型将文本数据转换为向量表示，分别得到df1和df2的向量表示。

计算余弦相似度：

similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings1, embeddings2)

使用sklearn库中的cosine_similarity函数计算两个数据帧之间的余弦相似度矩阵。

将余弦相似度矩阵添加到df1或df2：

df1['相似度列'] = similarity_matrix.tolist()

将余弦相似度矩阵转换为列表，并将其添加为df1或df2的新列。

完整代码示例：

import pandas as pd
from sentence_transformers import SentenceTransformer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity

# 加载BERT模型
model = SentenceTransformer('bert-base-nli-mean-tokens')

# 准备数据
df1 = pd.DataFrame({'文本列': ['文本1', '文本2', '文本3']})
df2 = pd.DataFrame({'文本列': ['文本4', '文本5', '文本6']})

# 对文本数据进行向量化
embeddings1 = model.encode(df1['文本列'].tolist())
embeddings2 = model.encode(df2['文本列'].tolist())

# 计算余弦相似度
similarity_matrix = cosine_similarity(embeddings1, embeddings2)

# 将余弦相似度矩阵添加到df1或df2
df1['相似度列'] = similarity_matrix.tolist()

print(df1)

以上代码中使用了pandas库进行数据处理，SentenceTransformer库加载了BERT模型进行文本向量化，sklearn库中的cosine_similarity函数计算了余弦相似度。最后将计算得到的相似度矩阵添加到了df1的新列中。

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