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
我有150个文本文档(训练集),我想用pyspark和mllib包"feature“对它们进行”词袋“表示。然后,我有另外150个文本文档(测试集),我还想将每个文档转换为一个词袋,目的是将此测试集的每个元素映射到具有最高余弦相似度的训练集文档。为了做到这一点,我将为权重实现TF-IDF :这需要中每个文档的词频和我想要匹配的组合训练集。
我正在使用这个指南:
注意,它有一个注释"# Load documents (one per line)“。但是,为了简洁起见,我从相同的目录中循环上传每个文本文件,如下所示:
import os
from pyspark import S
为了说明起见,我们假设这是一个论坛服务。我需要计算每个用户的帖子之间的“相似度”,这样结果将如下所示:
among posts by user A, similarity 60%
among posts by user B, similarity 20%
...
我正在处理多字节字符串,所以我想我被搜索引擎卡住了。我们已经使用了Solr,已经实现了moreLikeThis,但是我不太确定如何构造查询。感谢任何人的帮助!
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
我正在尝试通过pyspark使用columnSimiliraties
import pyspark
pyspark.__version__
#'2.2.0'
from pyspark.mllib.linalg.distributed import RowMatrix, IndexedRowMatrix
test = np.array[[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10],[1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10], [1,2,3,4,5,6,7,8,9,10]]
# so I can compare rows wi
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',
以下是我的代码
from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
corpus = [
"this is first document ","this is second document","this is third","which document is first", ]
vectorizer = TfidfVectorizer()
X = vectorizer.fit_transform(corpus)
X.toarray()
这
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
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