字符串相似度算法完全指南:编辑、令牌与序列三类算法的深入分析
在信息检索的背景下,两个文档之间的余弦相似度范围在0到1之间,因为术语频率不能为负。即使使用TF-IDF权重,两个术语频率向量之间的角度也不会超过90°。>>td.cosine('cosine'.split(),"similarity".split())0>>td.cosine('cosinesim'.split(),"cosinesimsim".split())0.81textdistance在计...
小模型性能饱和、表现不佳,根源是因为Softmax
奇异值饱和平均余弦相似度是衡量分布均匀性的有价值的指标,但包含其他指标可以帮助更好地捕捉某些流形的复杂性。此外,它只关注语言模型的输出嵌入,而不关注它们的权重。本节通过研究语言建模头的奇异值分布来扩展本文的分析,以将实证观察与本文的理论发现联系起来。图4展示了沿训练过程中最终预测层权重W的奇异...
开源神器!向量、张量、全文搜索一网打尽,打造最强 RAG!
Cross-Encoder并不输出查询和文档的Token所对应的向量,而是再添加一个分类器直接输出查询和文档的相似度得分。它的缺点在于,由于需要在查询时对每个文档和查询共同编码,这使得排序的速度非常慢,因此Cross-Encoder只能用于最终结果的重排序。3.延迟交互模型(LateInteractionModel),就是以ColBERT为代表的...
基于内容的推荐(Content-based Recommendation)
-适合推荐长尾物品。-缺点:-对新项目或新用户难以生成推荐(冷启动问题)。-可能忽略用户偏好的多样性和变化。七、Python实现基于内容的推荐系统的Python实现通常涉及几个关键步骤:特征提取、相似度计算和推荐生成。以下是一个简单的基于内容推荐系统的实现示例,这里以文本内容推荐为例:###1.特征提取对...
算法——K-最近邻(K-Nearest Neighbors,KNN)
缺点:●计算复杂度高:随着训练集规模增大,每次预测时都需要计算待分类点与所有训练点的距离,导致时间复杂度较高,尤其在高维空间中,所谓的“维度灾难”问题尤为突出。●存储需求大:KNN算法需要保存整个训练集,对于大规模数据集,存储成本可能过高。●对异常值敏感:异常值(离群点)可能对预测结果产生较大...
深度解读丨火爆全球的AI文生视频大模型Sora
如下图所示,CLIP分别对多个“图像和文本对”分别进行Encoder,然后将这些Encode后的文本特征和图片特征进行对比学习,预训练网络的目标,就是最大化正样本对的余弦相似度,并最小化负样本的余弦相似度(www.e993.com)2024年10月18日。“zero-shot”的过程也很有意思,如上图(2)(3)所示,给定一堆标签,使用句子模板填入分类标签,然后获得多个句子,对...
矢量数据库对比和选择指南|向量|算法|高维|索引|sql|元数据_网易...
原生支持向量运算,包括加法,减法,点积,余弦相似度缺点纯矢量数据库:纯矢量数据库可以存储矢量和一些元数据,但是其他就不行了。对于大多数用例,可能还需要包括诸如实体、属性和层次结构(图)、位置(地理空间)等描述的数据,这就要其他存储的整合。有限或没有SQL支持:纯矢量数据库通常使用自己的查询语言,这使得很难...
10个机器学习中常用的距离度量方法
由于闵可夫斯基距离表示不同的距离度量,它就有与它们相同的主要缺点,例如在高维空间的问题和对特征单位的依赖。此外,p值的灵活性也可能是一个缺点,因为它可能降低计算效率,因为找到正确的p值需要进行多次计算。5、余弦相似度和距离Cosinesimilarity余弦相似度是方向的度量,他的大小由两个向量之间的余弦决定,并且...
机器学习基础之数字上的距离(一):点在空间中的距离
马氏距离是由印度数学家马哈拉诺比斯提出的,表示数据的协方差距离。它是一种有效地计算两个未知样本集的相似度的方法。对于一个均值为,协方差矩阵为Σ的多变量矢量,其马氏距离(单个数据点的马氏距离)为:对于两个服从同一分布并且其协方差矩阵为Σ的随机变量X与Y的差异程度,数据点x,y之间的马氏距离为:...
数据科学中常见的9种距离度量方法,内含欧氏距离、切比雪夫距离等
缺点:余弦相似度的一个主要缺点是没有考虑向量的大小,而只考虑它们的方向。以推荐系统为例,余弦相似度就没有考虑到不同用户之间评分尺度的差异。用例:当我们对高维数据向量的大小不关注时,可以使用余弦相似度。对于文本分析,当数据以单词计数表示时,经常使用此度量。例如,当一个单词在一个文档中比另一个单词更频...