Word2Vec中的詞向量是歸一化的嗎?

時間 2021-06-06 18:28:11

1樓:

至少在gensim版的Word2vec裡,在原始碼中計算相似度時需要先對詞向量進行歸一化。

def similarity(self, d1, d234;""Compute cosine similarity between two docvecs from the training setTODO: Accept vectors of out-of-training-set docs, as if from inferenceParametersd1 : {int, strDoctag/index of documentd2 :

{int, strDoctag/index of documentReturnsfloatThe cosine similarity between the vectors of the two documents34;""return dot(matutils.unitvec(self[d1]), matutils.unitvec(self[d2]))

這樣點乘出來的值就在(0,1)之間

2樓:黑客與作家

我也發現這個問題,拿詞向量出來算了一下,並不是歸一的。

只能說這個距離既不是cosine也不是內積,而是閹割版的cosine,但是實際效果也不差

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