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Scipyの疎行列を使った文書間コサイン類似度の計算 – はむかず！
私のブログが引用されているこんな記事 (未解決)大規模疎行列のコサイン類似度 – studylog/北の雲 を見つけたので乗っかってみる。しかも、未解決って書いてあるし。 文書群データが疎行列\(A\)で与えられているとする。ここで、各行が文書を、各列が語を表しているとする。ここで文書間のコサイン類似度を総当りで計算したいものとして、その方法を示す。 \(A\)の各行をベクトルと見てL2ノルムで正規化したものを\(\tilde{A}\)とすると、コサイン類似度を示す行列は \[ \tilde{A} \tilde{A}^T \] で計算できる。 では\(\tilde{A}\)をどう計算するかだが、ブロードキャスティングを使ってインプレイスで求めるのがいいかと思う。以下にサンプルコードを示す。 from scipy.sparse import lil_matrix import numpy a
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