因此,我试图编写一个包含两个字符串的程序,例如:
"I like pizza better cold"
和
"I really enjoy pizza when it is chilled"
找出这两件事是否相配,比如:
"I like pizza better cold"
和
"Pizza really sucks."
上面的内容就不匹配了。
我已经使用了Python可以使用的NLTK语言来完成这个任务。我只是想知道有没有人曾经做过这样的事情,有什么建议吗?NLTK是要走的路吗?我应该使用什么功能或规格?
我正在考虑将字符串拆分
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
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
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'] =
我有一个我标记的文档,然后我取另一个文档,通过计算它们的余弦相似度来比较这两个文档。
然而,在我计算它们的相似性之前,我想先增加其中一个单词的权重。我正考虑把这个单词的数量增加一倍,但我不知道该怎么做。
假设我有以下..。
text = [
"This is a test",
"This is something else",
"This is also a test"
]
test = ["This is something"]
接下来,我定义停止词,并为这两组文档调用CountVectorizer。
我用这个代码做了一个单词嵌入:
with open("text.txt",'r') as longFile:
sentences = []
single= []
for line in longFile:
for word in line.split(" "):
single.append(word)
sentences.append(single)
model = Word2Vec(sentences,work