余弦相似性是内积空间的两个矢量之间的相似性的度量,其测量它们之间的角度的余弦。它是两个向量之间的流行相似性度量,因为它被计算为两个向量之间的归一化点积,可以用简单的数学运算来计算。
我正在使用 TfidfVectorizer 作为文本矢量化器,但当我尝试获取余弦相似度时遇到尺寸不匹配。 我的情况如下: 首先, def clean_text(文本): 返回...
我正在使用Python来做余弦相似度。 相似度矩阵 = 余弦相似度(tfidf_matrix) 问题是我收到这个错误 MemoryError:无法为具有
我正在使用python来做cosine_similarity 相似度矩阵 = 余弦相似度(tfidf_matrix) 问题是我收到这个错误 MemoryError:无法为数组分配 44.8 GiB...
使用K-Means进行文档聚类,聚类应该基于余弦相似度还是基于术语向量?
抱歉,如果答案很明显,请友善,这是我第一次来这里:-) 如果有人可以指导我适当的输入数据结构,我将不胜感激......
我正在尝试通过向量的原始id(VarChar类型)进行向量相似性搜索。 例如,一个向量由三个字段组成: auto_id (int64)、userId (VarChar)、向量字段 (FloatVector)。 ...
我通过使用Python中的TF-IDF向量化以非常基本的方式计算了两个文档之间的余弦相似度。 但我想将文档可视化为 3D 空间中的矢量化图......
如何使用内置脚本knn_score查询opensearch?
根据此处提供的文档 - https://opensearch.org/docs/latest/search-plugins/knn/knn-score-script,我在 opensearch 中创建了一个 knn 索引(下面的示例代码) PUT /测试索引 { ”
Pyspark MS Fabric SparkJob 的余弦相似度矩阵
我在计算产品推荐器的一些余弦相似度时遇到一些问题。我有一个文章数据库,其中包含 4 万篇文章,每篇文章都带有描述。我正在努力
操作失败:未找到相似性索引(Cosmos DB for MongoDB)
我正在开发一个聊天机器人项目,在该项目中,我通过 MongoDB 将数据集保存到 cosmosDB 中,并在 python 中使用它来检查用户查询嵌入和块嵌入的相似性。 我...
我可以强制sklearn使用float32而不是float64吗
我需要一些有关数据类型、矩阵和 RAM 使用情况的帮助。我正在构建一个产品推荐系统,它将使用产品描述来查找类似产品并推荐它们。我正在使用
我正在尝试优化余弦相似度计算以尽可能高效。首先,我计算向量,将所述向量存储在矩阵中,最后将每一行调用...
是否有任何现有的针对形状相似性的角度度量(AMSS)的优化 Python 实现? 否则,我可以通过考虑导数 DTW 并使用余弦相似度来近似它吗
我指的是以下链接中的笔记本来进行图像相似性搜索:https://github.com/towhee-io/examples/blob/main/image/reverse_image_search/1_build_image_search_engine.ipynb
我希望有人能在这方面帮助我(请): 我想在一些文章特征(作者、类别、年份、影响因子、引文)之间进行相似性分析 我不知道该怎么做......
ValueError:通过 9 的项目数量错误,放置意味着 1
我正在尝试计算数据框中两列之间的余弦相似度。它的代码片段如下: def cal_cosine_similarity(行): vec1 = np.array(行['sup_vec']) 已经...
Jupyter Notebook 中大矩阵 (47605 x 73875) 上的余弦相似度内存错误
我正在 Jupyter Notebook 中使用 python 开发推荐系统,需要使用 sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity 计算大型计数矩阵的余弦相似度。不过,我
ValueError:使用可迭代设置时必须具有相等的 len 键和值 |使用 .at
我正在编写一个推荐 5 种产品的函数。我使用余弦相似度作为相似度度量,并且使用长度为 2 的数组,该数组由每个产品的 t-SNE 特征值组成,例如...
我试图使用词袋模型构建一个基于内容的推荐系统。我下面的教程使用 sklearn 库中大小为 (4000,5000) 的向量的余弦相似度...
我有一个预先训练好的罗伯塔模型。并拥有一个包含两个句子对的数据集,并带有指示句子对是否相似的标签。我想用罗伯塔模型来做到这一点......
我有一个大小为 (100000, 100) 的嵌入矩阵。 我想计算矩阵中所有成对的余弦距离。我尝试过使用 sklearn.metrics.pairwise.cosine_distances 函数,但它