词向量相似度计算公式可以使用余弦相似度来衡量。余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角的余弦值来表示它们的相似程度。具体计算公式如下: similarity = (A·B) / (||A|| ||B||) 其中,A和B分别是两个词的词向量,·表示向量的点积运算,||A||表示向量A的模或长度。 除了余弦相似度,还有其他一些常用的词...
余弦相似度是最常用的词向量相似度计算方法,它通过直角三角形中两条边的比值来衡量两个词向量之间的距离。它假定,较大的范式方向差表明两个向量间有更大的相似度,接近零表明更小的相似度。它在计算两个点之间的距离时可用于表示相似度,即余弦值为1表明完全相似,余弦值为0表明完全不相似。 欧几里德距离是另一种...
('last_hidden_states:' ,last_hidden_states) pooler_output1 = outputs1.pooler_output.reshape(1,-1).tolist()[0] #拿cls的向量 pooler_output2 = outputs2.pooler_output.reshape(1,-1).tolist()[0] print(cosine_similarity([pooler_output1],[pooler_output2])) #缺点是基本上相似度都很高,...
《维基百科语料中的词语相似度探索》,《相似词查询:玩转腾讯 AI Lab 中文词向量》对于熟悉word2vec,熟悉gensim的同学来说,使用这份腾讯AI Lab的词向量其实很简单,只要有个内存大一些的机器(实际加载后貌似用了12G左右的内存),大概就可以通过几行python代码进行查询了:...
具体而言,首先采用三种文本向量化嵌入模型(W2V、D2V、B4V)将每条新闻转换为相同维度的句向量表示。随后,对经过句向量化的新闻数据集使用K-Means算法进行聚类划分,并比较了W2V、 D2V和B4V在不同维度句向量表示下的聚类效果。实验结果表明,基于W2V的64维句向量表示在10簇划分下效果最佳。此外,本案例进一步引入GWO智...
把每个句子单独经过Bert,得到各自的句子向量后,再计算相似度,即Bi-Encoder方式,节省计算量; 孪生网络: 将句子对输入到参数共享的两个Bert模型中,然后Bert输出句子的所有字向量传入pooling层进行平均池化(在句子长度这个维度上对所有字向量求均值)(经实验,Mean Pooling比Max Pooling和[CLS]效果都好些)获取到每个句子的...
torch.bmm(query, key.transpose(1,2))是对两个矩阵做点积,计算相似度,而最后除以sqrt(dim_k)则是进行归一化处理 最终这个Score实际上就是自注意力计算词向量相似度的分数,最终得到一个5x5的矩阵,前面的1代表批次可以先不考虑。 那么为什么做个点积就可以计算相似度呢?我们先来看下向量点积的含义: ...
词类比 we complete the sentence "a is to b as c is to __". 遍历整个词表,计算a-b和c-xxx最小余弦相似度的词汇 # GRADED FUNCTION: complete_analogy def complete_analogy(word_a, word_b, word_c, word_to_vec_map): """ Performs the word analogy task as explained above: a is to b...
步骤:(1)跑出10W个词的词向量,按照词索引构成 10w维向量 Wd (2)跑出句子a中每个词的词向量 Wav ,用Wd中每一维度分别与句子中每个词进行相似度计算,每一维度都取相似度最大的值,最后得到一个10W句子表达向量,原作者取了句子中每个词最相似的TOP10。
需要注意的是,NLTK 的`word_similarity`函数基于 WordNet 词典来计算相似度,它考虑了词的语义关系和词汇层次结构。然而,该函数仅适用于英文词汇。 如果你要处理其他语言或需要更高级的词向量相似度计算方法,可能需要使用其他的自然语言处理库或工具,如 GloVe、ELMo、BERT 等。 希望这个示例对你有帮助。如果你有任何...