벡터유사도1 [딥러닝 자연어처리] 5. 벡터의 유사도 딥러닝을 이용한 자연어처리 입문 # 5. 벡터의 유사도 벡터의 유사도란? 문장과 문서의 유사도 인간: 문서들 간에 동일한 단어가 얼마나 공통적으로 사용되었는지 기계: 문서의 단어들을 어떤 방법으로 수치화하여 표현했는지 (ex: DTM, Word2Vec), 문서간의 단어들의 차이를 어떤 방법으로 계산했는지 (ex: Euclidean distance, Cosine similarity) 1) 코사인 유사도 정의: 두 벡터간의 코사인 각도를 이용하여 구할 수 있는 벡터의 유사도 코사인 유사도는 -1에서 1사이의 값을 가짐 두 벡터의 방향이 동일할 경우: 1 두 벡터의 방향이 180도로 반대일 경우: -1 1에 가까울수록 유사도가 높다고 판단 2) 코사인 유사도 식 코사인 유사도의 장점 예시 > 문서1 : 저는 .. 2023. 12. 6. 이전 1 다음
