cosine_similarity导入该库

时间: 2023-06-29 16:18:46 浏览: 202
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cos.zip_Cosine Similarity_cos_documents similarity_similarity_文档

在Python中使用cosine_similarity函数需要导入scikit-learn库中的metrics模块，可以使用以下代码进行导入： ```python from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ``` 这将导入cosine_similarity函数，以便你可以在代码中使用它。请确保你已经正确地安装了scikit-learn库，否则你需要先安装该库，可以使用以下命令进行安装： ```python pip install -U scikit-learn ```
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"NameError: name 'cosine_similarity' is not defined" 这个错误表明在你的 Python 程序中，你试图使用 cosine_similarity 这个名字，但它在当前作用域中并没有被导入或定义。cosine_similarity 通常来自于 ...

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity import random

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Java项目中如何导入余弦相似度函数cosine_similarity去比较两个向量的相似度？

double cosineSimilarity = v1.dotProduct(v2) / (v1.getNorm() * v2.getNorm()); System.out.println("Cosine similarity: " + cosineSimilarity); } } 在上面的代码中，我们首先导入了ArrayRealVector和...

但在后续代码中可以使用cosine_similarity，如何去掉标红

3. 在您的代码中，尝试按下Alt + Enter快捷键，然后选择从菜单中导入cosine_similarity函数的选项，这样可以让PyCharm自动将所需的库或包导入到您的代码中。 如果您仍然无法解决问题，请考虑更新您的PyCharm版本，...

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity ModuleNotFoundError: No module named 'sklearn'

根据提供的引用内容，这段代码出现了一个ModuleNotFoundError，意味着sklearn模块没有被正确导入。sklearn是一个常用的Python机器学习库，需要先安装才能使用。可以通过在命令行中输入“pip install scikit-learn”...

data = ["This two-wheeler is really good on slippery roads"] sentce=["This is really good"] from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer from sklearn.feature_extraction.text import TfidfTransformer from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity vectorizer = CountVectorizer() X_train_termcounts = vectorizer.fit_transform(data) tfidf_transformer = TfidfTransformer() X_train_tfidf = tfidf_transformer.fit_transform(X_train_termcounts) print ("\nTfidf of training data:", X_train_tfidf.toarray()) X_input_termcounts = vectorizer.transform(sentce) X_input_tfidf = tfidf_transformer.transform(X_input_termcounts) print ("\nTfidf of training data:", X_input_tfidf.toarray()) print("\nCosine of data:",cosine_similarity(X_train_tfidf,X_input_tfidf))代码注释

from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity # 导入余弦相似度计算库 vectorizer = CountVectorizer() # 创建词袋模型 X_train_termcounts = vectorizer.fit_transform(data) # 对训练数据进行特征...

Traceback (most recent call last): File "E:/PyCharm Community Edition 2020.2.2/Project/WordDict/newsim.py", line 410, in <module> similarities = cosine_similarity(seed_vectors + corpus_vectors) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 1251, in cosine_similarity X, Y = check_pairwise_arrays(X, Y) File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\metrics\pairwise.py", line 153, in check_pairwise_arrays estimator=estimator, File "E:\anaconda\envs\TF2.4\lib\site-packages\sklearn\utils\validation.py", line 796, in check_array % (array.ndim, estimator_name) ValueError: Found array with dim 3. check_pairwise_arrays expected <= 2. 怎么修改这个错误

这个错误的原因是输入的数组维度超过了 check_pairwise_arrays 函数的限制。这个函数只能处理二维数组。...similarities = cosine_similarity(seed_vectors + corpus_vectors) 这样应该就可以解决这个错误了。

import pandas as pd from numpy import * food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) food['taste'].head(5) import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer #1.读取数据 print('Step1:read data...') food=pd.read_csv('hot-spicy pot.csv') food.head(10) #2.将菜品的描述构造成TF-IDF向量 print('Step2:make TF-IDF...') tfidf=TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix=tfidf.fit_transform(food['taste']) tfidf_matrix.shape #3.计算两个菜品的余弦相似度 print('Step3:compute similarity...') from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") #推荐函数，输出与其最相似的10个菜品 def content_based_recommendation(name,consine_sim=cosine_sim): idx=indices[name] sim_scores=list(enumerate(cosine_sim[idx])) sim_scores=sorted(sim_scores,key=lambda x:x[1]) sim_scores=sim_scores[1:11] food_indices=[i[0]for i in sim_scores] return food['name'].iloc[food_indices] #4.根据菜名及特点进行推荐 print('Step4:recommend by name...') #建立索引，方便使用菜名进行数据访问 indices=pd.Series(food.index,index=food['name']).drop_duplicates() result=content_based_recommendation("celery") result from sklearn.metrics.pairwise import pairwise_distances cosine_sim=pairwise_distances(tfidf_matrix,metric="cosine") tfidf_matrix.shape 请用中文逐行详细注释，这段代码

1. 导入所需的库 python import pandas as pd from numpy import * from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer 2. 读取数据，并将菜品的描述构造成 TF-IDF 向量 python food=pd....
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import jieba import torch from transformers import BertTokenizer, BertModel, BertConfig # 自定义词汇表路径 vocab_path = "output/user_vocab.txt" count = 0 with open(vocab_path, 'r', encoding='utf-8') as file: for line in file: count += 1 user_vocab = count print(user_vocab) # 种子词 seed_words = ['姓名'] # 加载微博文本数据 text_data = [] with open("output/weibo_data.txt", "r", encoding="utf-8") as f: for line in f: text_data.append(line.strip()) print(text_data) # 加载BERT分词器，并使用自定义词汇表 tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese', vocab_file=vocab_path) config = BertConfig.from_pretrained("bert-base-chinese", vocab_size=user_vocab) # 加载BERT模型 model = BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese', config=config, ignore_mismatched_sizes=True) seed_tokens = ["[CLS]"] + seed_words + ["[SEP]"] seed_token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(seed_tokens) seed_segment_ids = [0] * len(seed_token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 seed_token_tensor = torch.tensor([seed_token_ids]) seed_segment_tensor = torch.tensor([seed_segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): seed_outputs = model(seed_token_tensor, seed_segment_tensor) seed_encoded_layers = seed_outputs[0] jieba.load_userdict('data/user_dict.txt') # 构建隐私词库 privacy_words = set() privacy_words_sim = set() for text in text_data: words = jieba.lcut(text.strip()) tokens = ["[CLS]"] + words + ["[SEP]"] token_ids = tokenizer.convert_tokens_to_ids(tokens) segment_ids = [0] * len(token_ids) # 转换为张量，调用BERT模型进行编码 token_tensor = torch.tensor([token_ids]) segment_tensor = torch.tensor([segment_ids]) model.eval() with torch.no_grad(): outputs = model(token_tensor, segment_tensor) encoded_layers = outputs[0] # 对于每个词，计算它与种子词的余弦相似度 for i in range(1, len(tokens) - 1): word = tokens[i] if word in seed_words: continue if len(word) <= 1: continue sim_scores = [] for j in range(len(seed_encoded_layers)): sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: privacy_words.add(word) privacy_words_sim.add((word, cos_sim)) print(privacy_words) # 输出隐私词库 with open("output/privacy_words.txt", "w", encoding="utf-8") as f1: for word in privacy_words: f1.write(word + '\n') with open("output/privacy_words_sim.txt", "w", encoding="utf-8") as f2: for word, cos_sim in privacy_words_sim: f2.write(word + "\t" + str(cos_sim) + "\n") 详细解释上述代码，包括这行代码的作用以及为什么要这样做？

sim_scores.append(torch.cosine_similarity(seed_encoded_layers[j][0], encoded_layers[j][i], dim=0).item()) cos_sim = sum(sim_scores) / len(sim_scores) print(cos_sim, word) if cos_sim >= 0.5: ...

python编程，导入文件，使用分词工具将文件中的内容进行中文分词或不分词，计算段落向量、文章向量。使用onehot、TF-IDF和BoW等方法将内容向量化，然后计算网页相似度。统计语料库中的网页的相似度，并将网页进行聚类，输出聚类簇的数量以及聚类结果。

cos_sim = cosine_similarity(article1.reshape(1,-1), article2.reshape(1,-1)) return cos_sim[0][0] # 聚类 def clustering(content, n_clusters=5): vector = vectorize(content, method='tfidf') kmeans =...

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