【技術解説】集合の類似度(Jaccard係数，Dice係数，Simpson係数) - ミエルカAI は、自然言語処理技術を中心とした、RPA開発・サイト改善・流入改善レコメンドエンジンを開発
執筆：金子冴 前回の記事(【技術解説】似ている文字列がわかる！レーベンシュタイン距離とジャロ・ウィンクラー距離の計算方法とは)では，文字列同士の類似度(距離)が計算できる手法を紹介した．また，その記事の中で，自然言語処理分野では主に文書，文字列，集合等について類似度を計算する場面が多いことについても触れた．今回は集合同士の類似度を表現する以下の３つの係数と計算方法について解説する． ●Jaccard係数 ●Dice係数 ●Simpson係数 その前に，自然言語処理で類似度を表す指標について確認しよう． 自然言語処理で使用される類似度(距離) 自然言語処理の分野では，類似度を測る対象によって手法を使い分ける． ここでは事前に，主に使用される手法について確認しておこう． ベクトル同士の類似度 ●コサイン類似度 ●ピアソンの相関係数 ●偏差パターン類似度 集合同士の類似度(今回の解説対象)
「相関係数とは何か？」 を体系的に理解するための６ステップ - 主に言語とシステム開発に関して
実は，下の６つは，同じものである。 かけ算 内積 なす角の余弦 共分散 相関係数 相関関数 これらは６つとも類似度を算出するためのツールだ。 （↑まとめ画像） これらを１つずつ解説・検証する。 （１）かけ算： 符号を見れば，数と数（スカラーとスカラー）の類似度がわかる。 （２）ベクトルの内積： （１）を複数回行なうことにより，信号と信号（ベクトルとベクトル）の類似度がわかる。やはり符号を見る。 （３）ベクトルがなす角の余弦： （２）の類似度の数値を， -1（完全に異なる） 〜 +1（同じ） の範囲に正規化したもの。 （４）共分散： （２）から，平均のバイアスを取り除いたもの。 （５）相関係数： （４）を -1 〜 +1 の範囲に正規化したもの。 （６）相関関数： （２）を，あらゆるずらし方について観測したもの。 まとめ （１）かけ算： 符号を見れば，数と数（スカラーとスカラー）の類似度がわ
Semantic similarity - Wikipedia
Semantic similarity is a metric defined over a set of documents or terms, where the idea of distance between items is based on the likeness of their meaning or semantic content as opposed to lexicographical similarity. These are mathematical tools used to estimate the strength of the semantic relationship between units of language, concepts or instances, through a numerical description obtained ac
1
リリース、障害情報などのサービスのお知らせ
最新の人気エントリーの配信
処理を実行中です
j次のブックマーク
k前のブックマーク
lあとで読む
eコメント一覧を開く
oページを開く
Phonetic Similarity of Words: A Vectorized Approach in Python
