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

更新 發佈閱讀 4 分鐘

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:


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:

raw-image


當中的 Cosine 相似度計算方法為:

raw-image

其數值將介於 -1 至 1 之間。

留言
avatar-img
留言分享你的想法!
avatar-img
Learn AI 不 BI
239會員
831內容數
這裡將提供: AI、Machine Learning、Deep Learning、Reinforcement Learning、Probabilistic Graphical Model的讀書筆記與演算法介紹,一起在未來AI的世界擁抱AI技術,不BI。
Learn AI 不 BI的其他內容
2025/03/12
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。 本章的重點在於,原始的 Prompt 匯入 GPT 模型可能效果不好,因此納入 Embedding 資料庫,將此 Prompt 轉成 Embedding,再將此 Emb
2025/03/12
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。 本章的重點在於,原始的 Prompt 匯入 GPT 模型可能效果不好,因此納入 Embedding 資料庫,將此 Prompt 轉成 Embedding,再將此 Emb
2025/03/10
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
2025/03/10
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
2025/03/09
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
2025/03/09
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。 整理目前手上有的素材: AI說書 - 從0開始 - 338 | Embedding Based Search 資料集描述 AI說書 - 從0開始 - 339 | E
Thumbnail
看更多
你可能也想看
Thumbnail
在小小的租屋房間裡,透過蝦皮購物平臺採購各種黏土、模型、美甲材料等創作素材,打造專屬黏土小宇宙的療癒過程。文中分享多個蝦皮挖寶地圖,並推薦蝦皮分潤計畫。
Thumbnail
在小小的租屋房間裡,透過蝦皮購物平臺採購各種黏土、模型、美甲材料等創作素材,打造專屬黏土小宇宙的療癒過程。文中分享多個蝦皮挖寶地圖,並推薦蝦皮分潤計畫。
Thumbnail
小蝸和小豬因購物習慣不同常起衝突,直到發現蝦皮分潤計畫,讓小豬的購物愛好產生價值,也讓小蝸開始欣賞另一半的興趣。想增加收入或改善伴侶間的購物觀念差異?讓蝦皮分潤計畫成為你們的神隊友吧!
Thumbnail
小蝸和小豬因購物習慣不同常起衝突,直到發現蝦皮分潤計畫,讓小豬的購物愛好產生價值,也讓小蝸開始欣賞另一半的興趣。想增加收入或改善伴侶間的購物觀念差異?讓蝦皮分潤計畫成為你們的神隊友吧!
Thumbnail
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: AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 T
Thumbnail
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: AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 T
Thumbnail
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: AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 T
Thumbnail
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: AI說書 - 從0開始 - 314 | 載入文本並執行 Tokenization AI說書 - 從0開始 - 315 | 文本處理以降低 T
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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: 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
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝、AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示、AI說書 -
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 295 | 各 Tokenizer 之優勢與安裝、AI說書 - 從0開始 - 296 | 各 Tokenizer 之展示、AI說書 -
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 287 | Tokenizer 重要性範例之資料準備,接著來執行 Tokenization: sample = open("text
Thumbnail
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。 延續 AI說書 - 從0開始 - 287 | Tokenizer 重要性範例之資料準備,接著來執行 Tokenization: sample = open("text
追蹤感興趣的內容從 Google News 追蹤更多 vocus 的最新精選內容追蹤 Google News