例如，假设我们有以下词汇表和它们的词向量： 1. 狗：[0.8, 0.2, -0.5] 2. 猫：[0.7, 0.3, -0.2] 3. 鸟：[0.5, -0.5, 0.7] 4. 鱼：[-0.3, -0.6, 0.8] 怎么计算它们的相似性，包含过程

要计算词汇表中词语的相似性，可以使用余弦相似度来衡量它们之间的相似程度。余弦相似度是通过计算两个向量之间的夹角来度量它们的相似性，夹角越小表示两个向量越相似。

首先，将每个词语的词向量标准化为单位向量，这可以通过将每个向量除以其范数来实现。然后，计算两个词向量之间的点积，即将两个向量的对应元素相乘并求和。最后，将点积除以两个向量的范数的乘积，即可得到它们的余弦相似度。

以计算"狗"和"猫"之间的相似度为例，首先将它们的词向量标准化为单位向量：

狗的标准化向量：\[0.8, 0.2, -0.5\] / sqrt(0.8^2 + 0.2^2 + (-0.5)^2)
猫的标准化向量：\[0.7, 0.3, -0.2\] / sqrt(0.7^2 + 0.3^2 + (-0.2)^2)

然后计算它们的点积：

点积 = 0.8 * 0.7 + 0.2 * 0.3 + (-0.5) * (-0.2)

最后，将点积除以两个向量的范数的乘积：

相似度 = 点积 / (sqrt(0.8^2 + 0.2^2 + (-0.5)^2) * sqrt(0.7^2 + 0.3^2 + (-0.2)^2))

这样就可以得到"狗"和"猫"之间的相似度。同样的方法可以用于计算其他词语之间的相似度。
#### 引用[.reference_title]
- *1* *3* [LLaMA的解读与其微调：Alpaca-LoRA/Vicuna/BELLE/中文LLaMA/姜子牙/LLaMA 2](https://blog.csdn.net/v_JULY_v/article/details/129709105)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
- *2* [4.Spark特征提取、转换和选择 - 简书](https://blog.csdn.net/weixin_39956182/article/details/111495485)[target="_blank" data-report-click={"spm":"1018.2226.3001.9630","extra":{"utm_source":"vip_chatgpt_common_search_pc_result","utm_medium":"distribute.pc_search_result.none-task-cask-2~all~insert_cask~default-1-null.142^v91^control_2,239^v3^insert_chatgpt"}} ] [.reference_item]
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