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コサイン類似度
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コサイン類似度

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天に跼り地に蹐す•1年前

永井哲学と入不二哲学の関係は π/2 なのか

はじめに X上でなぜかしばしば直接的・間接的に絡んでくださる谷口一平氏が、次のようなポストを投稿していた。 永井哲学と入不二哲学の基本的な関係は、 θ＝π/2つまり90度の回転である。すなわちそこでは、タテのもの（超越論的構成）はヨコ（横方向への展開運動）とされ、ヨコのもの（山括弧の存在）はタテ（垂直に働く現実性の力）とされるからである。もちろん、ただ回転しただけでは全然ないが。— 谷口一平 A.k.a.hani-an (@Taroupho) 2024年3月14日 永井哲学と入不二哲学の関係は π/2 らしい。 永井哲学か入不二哲学の一方のノルムが0の場合でも、内積は0になるけどね。 本記事で…

#コサイン類似度#自然言語処理

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142ブックマークコサイン類似度とは？　新しい検索体験を支えるベクトルDBの基本技術を押さえるxtech.nikkei.com
57ブックマークコサイン類似度が高いベクトルはどれくらい似ているか(岩波データサイエンス刊行イベントより) - Mi manca qualche giovedi`?shuyo.hatenablog.com
54ブックマークコサイン類似度に基づくソート処理の実装方法とその性能比較pgsqldeepdive.blogspot.com
34ブックマークコサイン尺度（コサイン類似度）の計算 - Ceekz Logs (Move to y.ceek.jp)文書間の類似度を求める方法の一つとして、コサイン尺度が挙げられます。コサイン尺度とは、2つのベクトルのなす角度であり、文書をベクトル化することにより、文書間の類似度を求めることが出来ます。 sub cosine_similarity { my ($vector_1, $vector_2) = @_; my $inner_product = 0.0; map { if ($vector_2->{$_}) {...private.ceek.jp
30ブックマーク[機械学習] クラスタリングにおけるコサイン類似度に関する性質の証明 - tsubosakaの日記tsubosaka.hatenadiary.org
22ブックマークコサイン類似度コサイン類似度について 概要 コサイン類似度とは、ベクトル空間モデルにおいて、文書同士を比較する際に用いられる類似度計算手法。 コサイン類似度は、そのまま、ベクトル同士の成す角度の近さを表現するため、三角関数の普通のコサインの通り、1に近ければ類似しており、0に近ければ似ていないことになる。 だいたい...www.cse.kyoto-su.ac.jp
21ブックマークコサイン類似度を求める研究でコサイン類似度を求めなくてはならなくなりました。コサイン類似度ってなんだ？？どうやるんだ？？まったく検討つかない！というレベルから、計算式はわかった！とりあえず値を出す関数まで作ろう！というレベルに達したのでメモしておきます。あんまりコサイン類似度自体の本質はわかってないかもしれませんが、...handin.sakura.ne.jp
17ブックマークコサイン類似度（Cosine Similarity）とは？atmarkit.itmedia.co.jp
8ブックマーク「コサイン類似度」で文書がどれだけ似ているかを調べてみた | DevelopersIOdev.classmethod.jp

関連ブログ

nikkie-ftnextの日記•1年前

OpenAIのembedding新モデルのAPIで、英語や日本語テキストからembeddingsやその類似度を計算する

はじめに スケルツォ見てスッキリ。nikkieです。 OpenAIから2024年1月のアップデートが来ましたね。 その中の目玉と思われるembedding新モデルのAPIで少しだけ手を動かしました 目次 はじめに 目次 OpenAI embedding新モデルのAPI APIでembeddingを得て、テキストの類似度計算 英語の例（text-embedding-3-small） 日本語の例（text-embedding-3-small） text-embedding-3-large（日本語） text-embedding-3-large（日本語）でdimensionsを指定する 積ん読資料た…

#OpenAI#openai-python#OpenAI API#Embedding#embeddings#埋め込み#コサイン類似度#内積
PyDocument•2年前

Pythonでの自然言語処理: gensimで文書間のコサイン類似度を計算する方法

自然言語処理（NLP）は、テキストデータを解析して意味や構造を理解するための技術です。文書間の類似度を計算することは、情報検索や文章分類などのタスクで重要な役割を果たします。本記事では、Pythonのライブラリであるgensimを使用して、文書間のコサイン類似度を計算する方法について解説します。具体的な例とコードを交えて説明します。 gensimとは gensimは、PythonのNLPライブラリで、トピックモデリングやベクトル空間モデルなどのNLPタスクを効果的にサポートします。特に、大規模なテキストコーパスに対応しており、多くの研究者や開発者に利用されています。gensimは、LDAなどの…

#Python#自然言語処理#コサイン類似度#gensim
ぱそきいろのIT日記•2年前

ビットコインとイーサリアムの相関関係を調べてみる【相関係数・コサイン類似度】

こんにちは、ぱそきいろです。以前、マイニングしたETHをなるべく出金手数料を少なくする方法を調べました。 www.takacpu55.xyz この中でETH→BTCを経由して楽天キャッシュにチャージするという方法でしたが、売り時をどうするかという問題があります。 つまり、ETHが上がって日本円（楽天キャッシュ）にしようとしてもBTCが下がっていたら結果的に損をするのでは無いかという気がします。 グラフを見たらおそらく（擬似）相関があるのだろうという気がしますが、勉強をかねて相関を出す方法を考えてみました。 データのDL データ前処理 相関係数 コサイン類似度 まとめ データのDL ここからデー…

#ETH#相関係数#コサイン類似度#Python
ものづくりのブログ•4年前

桃太郎に似た昔話ってなんだろう？ - (NLP)文書の類似度を算出する方法

ふと、桃太郎に似た昔話ってなんだろうと思いコサイン類似度を使って桃太郎に似た昔話を探してみました。今回は mecab にneologd 辞書を使ってます。 昔話の取得先 文章の類似度の計算 コサイン類似度 環境準備 類似度の算出 事前準備（追加インストール） mecab-python3 インストール neologd 辞書インストール 動作確認 昔話のファイル作成 桃太郎 浦島太郎 さるかに合戦 一寸法師 わらしべ長者 pythonスクリプト 実行結果 昔話の取得先 昔話は以下のサイトのものを使わせていただきました。 www.douwa-douyou.jp 文章の類似度の計算 コサイン類似度 コ…

#形態素解析#コサイン類似度#NLP#昔話
nikkie-ftnextの日記•2年前

ライブラリsentence-transformersのサンプルコードを動かし、英語や日本語テキストからembeddingsやその類似度を計算する

はじめに アヤさん、たんじょーび、おめでとう！！ nikkieです。 みんなアイうた見ていて嬉しい限り♪ sentence-transformersというPythonのライブラリがあります。 こいつでembeddings（テキストの埋め込み表現）が計算できるらしく、気になったので触ってみました。 ※レベル感としては使い出しレベル、やってみた系です。 目次 はじめに 目次 動作環境 ドキュメントの例でembeddingsを計算（英語テキスト） 日本語テキストからembeddingsを計算 終わりに 動作環境 macOS 12.6.6 CPU環境です Python 3.10.9 sentence-…

#sentence-transformers#embeddings#埋め込み#コサイン類似度