AI說書 - 從0開始 - 322 | Embedding 後詞彙的 Cosine 相似度計算

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。

• 載入文本並執行 Tokenization：AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization
• 文本處理以降低 Tokenization 負擔：AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 Tokenization 負擔
• Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練：AI說書 - 從0開始 - 316 | Tokenization 後基本資訊窺探與 Embedding 訓練
• Embedding 模型描述：AI說書 - 從0開始 - 317 | Embedding 模型描述
• Embedding 模型描述：AI說書 - 從0開始 - 318 | Embedding 模型描述
• 檢視 Embedding 是否包含某詞彙：AI說書 - 從0開始 - 319 | 檢視 Embedding 是否包含某詞彙
• Embedding 後詞彙相似度計算：AI說書 - 從0開始 - 320 | Embedding 後詞彙相似度計算
• Embedding 後詞彙與 ID 映射：AI說書 - 從0開始 - 321 | Embedding 後詞彙與 ID 映射

Embedding 後，兩詞彙間的 Cosine 相似度計算方法為：

import numpy as np 
from gensim import matutils 
import pandas as pd

words = ["method", "reason", "truth", "rightly", "science", "seeking"]

data = []
for i in range(len(words)):
	for j in range(len(words)):
		word1 = words[i] 
		word2 = words[j]
		if word1 not in model.wv or word2 not in model.wv:
			print(f"One or both words ('{word1}', '{word2}') are not in the model's vocabulary.")
			continue
		vec1 = model.wv[word1]
		vec2 = model.wv[word2]
		similarity = np.dot(matutils.unitvec(vec1), matutils.unitvec(vec2))
		distance = 1 - similarity
		data.append({'word1': word1, 'word2': word2, 'distance': distance})
		
df = pd.DataFrame(data) 
display(df)

結果為：

當中的 Cosine 相似度計算方法為：

其數值將介於 -1 至 1 之間。