本文参考Python计算余弦相似性(cosine similarity)方法汇总 写的,并将其中一些错误改正,加上耗时统计。 1. 在Python中使用scipy计算余弦相似性 scipy 模块中的spatial.distance.cosine() 函数可以用来计算余弦相似性,但是必须要用1减去函数值得到的才是余弦相似度。 from scipy import spatial vec1 = [1, 2, 3,...
import numpy as np from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity documents = ["This is the first document.", "This document is the second document.", "And this is the third one."] vectorizer = CountVectorizer() X = vectorize...
importcv2importnumpyasnpdefload_image(image_path):image=cv2.imread(image_path)image=cv2.cvtColor(image,cv2.COLOR_BGR2GRAY)# 转换为灰度图image=cv2.resize(image,(100,100))# 缩放图像returnimage.flatten()# 转换为一维向量defcosine_similarity(vec1,vec2):dot_product=np.dot(vec1,vec2)norm_a=np...
通过cosine_similarity函数计算两张图片的相似度: defcalculate_similarity(image1_path,image2_path):features1=extract_features(image1_path)features2=extract_features(image2_path)# 计算余弦相似度similarity=cosine_similarity([features1],[features2])returnsimilarity[0][0] 1. 2. 3. 4. 5. 6. 7. 6...
numpy模块虽无直接函数，但通过内积和向量模计算公式实现。注意，numpy仅支持numpy.ndarray类型向量。sklearn提供内置函数cosine_similarity()直接计算余弦相似性。torch模块中的cosine_similarity()函数用于计算张量的余弦相似性，仅适用于torch.Tensor类型，结果为torch.Tensor类型。
在Python中，我们可通过多种工具包来计算余弦相似性。首先，scipy的spatial.distance.cosine()函数提供支持，但需注意减1后得到的是相似度。其次，numpy虽然没有直接函数，但可通过自定义公式实现，适用于numpy.ndarray类型的向量。sklearn的cosine_similarity()直接可用，对数据处理较为便利。最后，torch的...
cosine_similarity = dot_product / (norm_vector1 * norm_vector2) 输出余弦相似度结果: 最后,我们可以打印出余弦相似度的结果。 python print(f"Cosine Similarity: {cosine_similarity}") 综合以上步骤,完整的代码如下: python import numpy as np # 定义两个向量 vector1 = np.array([1, 2, 3])...
39loss_cosine =compute_cosine_similarity(e1, e2)40#pytorch库里自带的距离度量函数41foriinrange(n):42loss_l1_1[i] = torch.dist(e1[i], e2[i], p=1)43loss_l2_1[i] = torch.dist(e1[i], e2[i], p=2)44loss_cosine_1 =F.cosine_similarity(e1, e2)45#第一个结果是自己写的函数46#...
余弦相似度 (Cosine Similarity): 余弦相似度是一种常用的文本相似性度量方法,用于比较两个文本向量之间的夹角。 具体来说,余弦相似度度量了两个文本向量之间的夹角余弦值,值越接近1表示文本越相似。 Jaccard相似性 (Jaccard Similarity): Jaccard相似性用于比较两个集合的相似性。
第一个函数get_chinese_character，通过输入的正则表达式参数Remethod实现对新闻文本内容Text的中文汉字提取，然后使用jieba分词进行分词处理。第二个函数tf_clac，实例化TfidfVectorizer类，对两篇预处理后新闻文本内容，实现文本转换为向量，然后使用sklearn的cosine_similarity函数计算出向量间的余弦相似度，即得出新闻文本...