我有一个经过训练的LDA模型，我想从我训练模型的语料库中计算两个文档之间的相似度得分。在学习了所有Gensim教程和功能之后，我仍然无法理解它。有人可以给我一个提示吗？谢谢! 最佳答案 取决于您要使用的相似度指标。Cosinesimilarity普遍有用&built-in:sim=gensim.matutils.cossim(vec_lda1,vec_lda2)Hellingerdistance对概率分布(例如LDA主题)之间的相似性很有用:importnumpyasnpdense1=gensim.matutils.sparse2f

我使用了电影镜头数据文件(ml-100k.zip)u.data不变，所以它有列:userID，MovieID和用户评分。我使用了LLR:hadoopjarC:\hdp\mahout-0.9.0.2.1.3.0-1981\core\target\mahout-core-0.9.0.2.1.3.0-1981-job.jarorg.apache.mahout.cf.taste.hadoop.item.RecommenderJob-sSIMILARITY_LOGLIKELIHOOD--inputu.data--outputudata_output当我查看udata_output文件时，我看到推

Scikit-learn的sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity和sklearn.metrics.pairwise.pairwise_distances(..metric="cosine")有什么区别？fromsklearn.feature_extraction.textimportTfidfVectorizerdocuments=("MacbookPro15'SilverGraywithNvidiaGPU","MacbookGPU")tfidf_vectorizer=TfidfVectorizer()tfidf_matrix=tfidf_

我想知道gensimword2vec的两个相似性度量之间的区别:most_similar()和most_similar_cosmul()。我知道第一个使用词向量的余弦相似度，而另一个使用OmerLevy和YoavGoldberg提出的乘法组合目标。我想知道它如何影响结果？哪一个给出了语义相似性？等等例如:model=Word2Vec(sentences,size=100,window=5,min_count=5,workers=4)model.most_similar(positive=['woman','king'],negative=['man'])结果:[('queen',0.5