输入两个等长向量，并计算向量之间的余弦相似度

抱歉，我是AI语言模型，无法直接输入向量。不过，我可以告诉你如何计算向量之间的余弦相似度。

余弦相似度是用来衡量两个向量之间的相似度的一种方法。它的计算公式如下：

cosine_similarity = (A·B) / (||A|| * ||B||)

其中，A·B表示向量A和向量B的点积，||A||表示向量A的模长，||B||表示向量B的模长。

通过计算两个向量的余弦相似度，可以判断它们之间的相似程度。余弦相似度的取值范围在[-1, 1]之间，值越接近1，表示两个向量越相似；值越接近-1，表示两个向量越不相似；值为表示两个向量完全不相关。

希望这能帮到你！

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余弦相似度是一种常见的文本相似度计算方法，它可以衡量两个向量之间的相似程度。这种相似度计算方法常常用于文本分类、信息检索等领域。

余弦相似度计算实验的输入为两个向量，每个向量包含多个分量，分量之间使用逗号进行分隔。这些分量表示了向量在不同维度上的取值。

在计算余弦相似度时，首先需要将两个向量进行标准化处理，即将其长度归一化为1。这可以通过将向量中每个分量除以向量的模长来实现。

然后，使用余弦公式计算两个向量的夹角余弦值。余弦值的计算公式为：cosθ=A·B/|A|·|B|，其中A和B分别表示两个标准化后的向量，A·B表示向量的内积，|A|和|B|分别表示向量的模长。

最后，通过余弦值可以判断两个向量的相似度。余弦值越接近1，表示两个向量越相似；余弦值越接近-1，表示两个向量越相反；余弦值接近0，则表示两个向量几乎没有相似性。

在实际操作中，可以使用Python的numpy库中的dot函数来计算向量的内积，并使用numpy的norm函数来计算向量的模长。通过以上计算步骤，即可得到两个向量的余弦相似度。

总之，余弦相似度可以通过标准化并计算向量的内积和模长来度量两个向量之间的相似程度。这种方法简单直观且计算效率高，因此在文本相似度计算中被广泛应用。

如何计算两个词向量之间的余弦相似度

计算两个向量之间的余弦相似度可以使用以下公式：

cosine_similarity = (A * B) / (||A|| * ||B||)

其中，A和B是两个词的向量表示，*表示向量点积，||A||和||B||分别表示A和B的范数（即向量的长度）。

具体实现时，可以使用numpy库中的dot和norm函数来计算。

示例代码如下：

import numpy as np

def cosine_similarity(A, B):
    cos_sim = np.dot(A, B) / (np.linalg.norm(A) * np.linalg.norm(B))
    return cos_sim

其中，A和B都是numpy数组，表示两个词的向量。输出结果为余弦相似度的值，取值范围为[-1, 1]，值越大表示两个向量越相似。