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,
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
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
我有一组句子,它们是使用句子编码器编码成向量的,我想找出与输入查询最相似的句子。 搜索功能如下所示: def semantic_search(cleaned_query, data, vectors):
query_vec = get_features(cleaned_query)[0].ravel()
res = []
for i, d in enumerate(data):
qvec = vectors[i].ravel()
sim = cosine_similarity(query_vec, qvec)
if si
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