AI說書 - 從0開始 - 320 | Embedding 後詞彙相似度計算

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我想要一天分享一點「LLM從底層堆疊的技術」,並且每篇文章長度控制在三分鐘以內,讓大家不會壓力太大,但是又能夠每天成長一點。


回顧目前手上有的素材:


今天來探討執行完 Embedding 後,給定一個字,想找出跟它相近意思的字:

try:
similar_words = model.wv.most_similar('conscious')
print('Most similar words to "conscious":', similar_words)
except KeyError:
print('"concious" is not in the dictionary')


結果為:

raw-image


輸出包含與「conscious」類似的單字及其介於 0 和 1 之間的相似度得分,每次運行的輸出可能會有所不同,並且由於 NLP 演算法的隨機性,相似性可能會有所不同。


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