【小笔记】为什么文本相似度要用余弦相似度而不用欧式距离？

news2024/9/24 17:14:05

欧式距离

它计算的是高维空间中两个点之间的绝对距离，不考虑向量的方向性

余弦相似度

它计算的是两个向量夹角的cos值，只关注向量的方向，不考虑向量的绝对大小（因为不管长短，都会除以模变成单位向量），这也是它的缺点。

一个只关注距离，一个只关注方向，为什么NLP就选择了余弦相似度呢？

为什么？

在这里插入图片描述

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