如何用Python代码精确计算两个向量间的余弦相似度?
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本文共计516个文字,预计阅读时间需要3分钟。
本文简要介绍了Python代码如何实现余弦相似性计算,通过示例代码展示了非非常详细的介绍,对于想要学习或工作的朋友具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考以下内容:A:西方喜欢健身。B:A
这篇文章主要介绍了python代码如何实现余弦相似性计算,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
A:西米喜欢健身
B:超超不爱健身,喜欢打游戏
step1:分词
A:西米/喜欢/健身
B:超超/不/喜欢/健身,喜欢/打/游戏
step2:列出两个句子的并集
西米/喜欢/健身/超超/不/打/游戏
step3:计算词频向量
A:[1,1,1,0,0,0,0]
B:[0,1,1,1,1,1,1]
step4:计算余弦值
余弦值越大,证明夹角越小,两个向量越相似。
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本文简要介绍了Python代码如何实现余弦相似性计算,通过示例代码展示了非非常详细的介绍,对于想要学习或工作的朋友具有一定的参考价值,需要的朋友可以参考以下内容:A:西方喜欢健身。B:A
这篇文章主要介绍了python代码如何实现余弦相似性计算,文中通过示例代码介绍的非常详细,对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下
A:西米喜欢健身
B:超超不爱健身,喜欢打游戏
step1:分词
A:西米/喜欢/健身
B:超超/不/喜欢/健身,喜欢/打/游戏
step2:列出两个句子的并集
西米/喜欢/健身/超超/不/打/游戏
step3:计算词频向量
A:[1,1,1,0,0,0,0]
B:[0,1,1,1,1,1,1]
step4:计算余弦值
余弦值越大,证明夹角越小,两个向量越相似。

