Jacky's Blog
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如何计算向量数据的相似度？
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原文中文，约4100字，阅读约需10分钟。
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内容提要
本文介绍了文本向量化的传统做法和现成的向量化大模型，以及如何计算向量数据的相似度，包括余弦相似度和欧式距离算法。同时，介绍了t-SNE算法的应用，可以将向量数据可视化，最后讲述了如何应用在相似度检测上。
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关键要点
- 本文介绍了文本向量化的传统做法和现成的向量化大模型。
- 文本向量化的过程包括分词、建立词汇表、词汇表编码和标准化。
- 现成的向量化大模型可以通过调用API来简化向量化过程。
- 向量化后的数据可以用于搜索、聚类、推荐、异常检测等功能。
- 计算向量数据相似度的常见方法包括余弦相似度和欧式距离。
- 余弦相似度计算步骤包括点积、模长和相似度公式。
- 欧式距离计算步骤包括平方差之和和平方根。
- t-SNE算法可以将向量数据可视化，帮助理解数据的相似度。
- t-SNE算法的应用需要合适的参数设置和样本数据。
- 相似度检测可以通过向量化搜索词并进行t-SNE运算来实现。
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