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

5、余弦相似度余弦相似度是一种广泛使用的相似度测量方法,用于量化多维空间中两个非零向量之间角度的余弦值。它通常用于比较文档、文本或其他高维数据点之间的相似度。余弦相似度捕捉向量的方向或取向,而不是它们的大小。两个向量A和B之间的余弦相似度公式如下:其中A.B表示向量A和B之间的点积,||A||表示向量A...

大模型幻觉的起因、评估及落地场景下基于知识图谱的缓解策略探索

(4)计算向量相似度向量相似度可以采用L1、L2或余弦相似度,比如采用余弦相似度,需要设置一个阈值,通常在0.8或0.9左右,然后匹配出TopN条语义最相关的Facts。(5)Prompt优化将匹配出的TopN条Facts,和用户的问题一起作为Prompt输入给模型。为了提供尽可能真实的回答,需要确保问题的回答是准确的...

常用的相似度度量总结:余弦相似度,点积,L1,L2

当较点A(1.5,1.5)和点C(-1.0,-0.5)的相似度时,余弦相似度为-0.948,表明两个向量不相似。通过观察也可以看到它们在嵌入空间中方向相反。cos(θ)值为0表示两个向量彼此垂直,既不相似也不不同。要计算两个向量之间的余弦相似度,可以简单地用两个向量的点积除以它们长度的乘积。余弦相似度主要考虑两个向量...

从勾股定理到余弦相似度-程序员的数学基础

理解余弦相似度,要从理解金字塔开始。我们知道金字塔的底座是一个巨大的正方形。例如吉萨大金字塔的边长超过230m。构造这样一个巨大的正方形,如何保证构造出来的图形不走样呢?比如如何确保构造的结果不是菱形或者梯形。1、勾股定理要保证构造出来的四边形是正方形,需要保证两个点:其一是四边形的边长相等;其二是四边...

推荐系统中的相似度度量

计算Jaccard和余弦距离是用来量化用户之间相似度的各种方法中的两种。Jaccard距离考虑了用户评分的产品数量,但未考虑评分本身的实际值。相反地,余弦距离会考虑评分的实际值,但不会考虑两个用户都评价的产品数量。由于在计算距离方面存在这种差异,因此,Jaccard和余弦距离度量有时会导致相互矛盾的预测。在某些情况下,我们可以...

AI产品经理需要了解的数据知识:余弦相似度

一、余弦相似度应用说明余弦相似度在度量文本相似度、用户相似度、物品相似度的时候都较为常用(www.e993.com)2024年11月3日。案例一:文本相似度比如有如下两个句子:句子A:他不仅是一个歌手,还是一个舞者;句子B:他既是一个歌手,也是一个舞者。那么如何计算以上两个句子的相似度,首先我们要找到如何评价这两个句子,用什么方法将这两个...

词嵌入的经典方法,六篇论文遍历Word2vec的另类应用

这里的s_ij表示关系词i和关系词j的余弦相似度,右下角标的r代表这是关系词,x则代表CBOW中产生的词嵌入,v则代表CNN中生成的词嵌入,这个式子中J越小越好。图8:VS-Word2Vec算法流程。图源:[2]最后就是图8中的第4行到第19行了,这就是上述整体思想的体现,也就是在计算...

从“一五”到“十四五”的68年,高频词变化窥见上海发展的密码

动词方面,“创新”、“提升”在纲要中的词频始终保持着快速增长。根据关键词相似度计算,“十四五”规划纲要中和“创新”关系最紧密的名词就是“科技”,其余还有“产业”、“科学”、“技术”、“工业”、“人工智能”、“数据”、“长三角”。在名词中,“国际”的频次持续上升速度很快。在1996年的“九五”计划中...

哈希算法、爱因斯坦求和约定,这是2020年的注意力机制

图2:(左)点乘注意力;(右)多头注意力,有多个注意力层并行。多头注意力的公式如下所示,每一个Head都是一个注意力层。为了提高差异性,每一个Head的输入张量都会先经过它特有的线性变换,相当于希望该Head注意特定的某个方面。尽管Transformer因为这些特性而产生了很好的性能,但其固有的缺陷也随之而生。

商品推荐系统的类型与原理

因为提取出了商品的特征,通过计算得出了用户喜欢的特征,可以通过余弦相似度计算出商品间的相识性给用户进行推荐。简单介绍一下余弦相似度,通过计算两个向量的夹角余弦值来评估他们的相似度。如图所示,夹角越小,两个向量越类似;夹角越大,两个向量越不同。