【永久保存版】複数のベクトル群同士のコサイン類似度を一気に算出する方法 - Qiitaはじめに この記事では，コサイン類似度の概要から，複数のベクトル群同士のコサイン類似度を一気に算出する方法をpythonコードを用いて解説します． コサイン類似度とは コサイン類似度を一言で表すと「2つのベクトルがどの程度似ているかを表す尺度」です．この尺度は，2つのベクトルの内積を2つのベクトルの大きさ（L2ノルム）で割ることによって計算できます． コサイン類似度は，-1～1の範囲に正規化され，その値によって以下のように解釈が異なります． 1なら「2つのベクトルの成す角度が0度 → 同じ向きのベクトル → 完全に似ている」 0なら「2つのベクトルの成す角度が90度 → 独立・直行したベクトル → 似ている/似ていないのどちらにも無関係」 -1なら「2つのベクトルの成す角度が180度 → 反対向きのベクトル → 完全に似ていない」 2つのベクトルの大きさにかかわらず，2つのベクトルの向きが
