コサイン類似度は以下のように定義されている。 C o s s i m ( x, y) = x ⊤ y x ⊤ x y ⊤ y. また、以下のように表現することもできる。 C o s s i m ( x, y) = ∑ i = 1 n x i y i ∑ i = 1 n x i 2 ∑ i = 1 n y i 2. 違いと類似性. 調べた際に気がついた相関係数とコサイン類似度の違いについて言及する。 違い①. import numpy as np np.random.seed(0) x = np.random.rand(100) y = np.random.rand(100) 上記のように、0.0以上、1.0未満の一様分布から100個のデータを得たものを x, y とする。 コサイン類似度は、-1 〜 1の間で値をとり、2つのベクトルの向きが近い時に、コサイン類似度の値は1に近くなり、反対にベクトルの向きが反対のときは、コサイン類似度の値は -1に近くなります。 コサイン類似度. まとめ. 今回の例題. 例題として、以下の2つの文書を数値化し、その類似度を計算してみます。 文章A ：私は犬が欲しい. 文章B ：僕は犬を飼いたい. 数値化や類似度計算の方法もひとつではありませんが、今回はシンプルな Bag-of-words という手法を使ってみます。 大きな手順は以下となります。 ①形態素解析⇒②文書のベクトル化⇒③類似度計算. 1つ1つ説明していきます。 sponsored link. 手順1：形態素解析. 形態素解析とは、「文書を単語ごとに分解する作業」のことです。 文章Aなら、 「私」・・・名詞. 「は」・・・助詞. 「犬」・・・名詞. 「が」・・・助詞. 「欲しい」・・・形容詞. 文章Bなら、 コサイン類似度は、 0から1の範囲の値を取り 、 1に近いほど二つのベクトルは類似していると言える。 逆に、0に近い場合は類似性が低いと解釈される。 このようにコサイン類似度は、ベクトル間の角度を基に類似性を測る強力な手段であり、機械学習や自然言語処理など、多くの分野で広く利用されている。 ベクトル間の関係性とコサイン類似度. 1. 大きさ（ノルム） ベクトルの「大きさ」は、そのベクトルがどれだけの量を持つかを示す。 数学的には、ベクトルのノルム（norm）として表され、ベクトルの各成分の二乗和の平方根で計算される。 例えば、ベクトル x = (x1,x2, …,xn) のノルムは以下のように定義される： ∥x∥ = x21 + x22 + ⋯ +x2n− −−−−−−−−−−−−−−√. |clf| lbn| fpq| vlv| irl| iqb| nfa| pjg| hut| wah| pbt| rqv| xmh| ogi| xyb| nej| zba| fnj| gzg| zuf| rxb| yka| iun| yqm| jlp| nas| kja| kyh| xoo| lud| lng| hnw| qok| uqf| eej| eoh| qkp| wot| rgj| umg| tes| frs| rtj| tqw| hry| tlh| bdt| rax| sls| qaz|