我试图通过使用电影评论的公共数据集来熟悉Doc2Vec的结果。我已经清理了数据并运行模型。如您在下面
作为NLP的新手，我正在尝试寻找一个似乎没有充分记录的问题的解决方案-估计<strong>组</strong>而不是一
我有两个句子：
<pre><code>sent1="This work has been completed by Christopher Pan".
sent2="This job has been finish
我有以下代码：
<pre><code>from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cos
我有带有标签的数据集A和没有标签的数据集B。我正在尝试根据属性的相似性将标签分配给数据集B。请
我想比较两组之间的不同向量（每个对象1个）。我想做的工作与本文中完成的工作类似。
<a href="h
假设我要培训3910篇文章，并回答一个长度为7的问题。当我运行以下代码时，它返回的余弦相似度非常长
我正在尝试类似的研究摘要，因此我正在使用词嵌入将词转换为<code>1x768</code>向量，因此总体上将摘要
当且仅当另一列满足特定条件时，我才努力将两行之间的相似性转换为新的列。例如，假设我有一个有
初学者@ Python在这里。
我有一个熊猫DataFrame <strong> df </strong>，其列为：<strong>用户ID </strong>，<strong>重量
我有一个像这样的三角形相似矩阵。
<pre><code>[[3, 1, 2, 0],
[1, 3, 0, 0],
[1, 0, 0, 0],
[0, 0, 0, 0]]
</code></pre>
<a href="https://i.stack.imgur.com/XdNwg.png" rel="nofollow noreferrer"><img src="https://i.stack.imgur.com/XdNwg.png" alt="enter image
我试图计算用户表中给定的<code>user_id</code>与带有电影的另一个表之间的余弦相似度，以便挑选出最相似
执行此查询时，我使用的是Elasticsearch 7.9.0版：
<pre><code>d = {
'date': 'Date_time_stamp',
&#
我有一个TF-IDF矩阵，形状为（149,1001）。想要的是计算所有列的最后一列的余弦相似度
这就是我所做
我一直在使用自动编码器进行图像特征提取。我在编码器的输出上使用了PCA来获得重要的功能，并获得
在比较两个文档的嵌入时，我想在Keras模型中使用余弦相似度。
<ul>
<li>培训目标应该在哪个值范围内
我有大约180万条记录的文本数据集（巧克力，蛋糕，可乐等不同的菜单项），分别属于6个不同的类别（
对不起，我不知道，我不知道在哪里找到解决方案。
我正在使用两个网络来构造两个嵌入，我有一个二
我正在尝试确定一个句子与其他句子之间的语义相似性，如下所示：
<pre><code>import tensorflow as tf
import
