Al responder esto, ¿asumo que preguntaste cuándo usar la similitud de coseno?
Primero déjenme aclarar qué es la similitud de coseno. Básicamente, la similitud del coseno, en palabras simples, es una medida que calcula el ángulo del coseno entre los dos vectores (vectores obtenidos de un documento de texto usando el método tf-idf o cualquier otro método).
Los puntajes del coseno van desde [-1, +1]. Una puntuación de 1 indica que los dos documentos son iguales, mientras que -1 indica que los dos documentos son totalmente diferentes.
- ¿Cómo se puede modelar la interacción Radar y Jammer a través del aprendizaje automático?
- ¿Cuáles son los ejemplos de redes neuronales profundas extremas (más de 150 capas)?
- ¿Realizar el blanqueamiento de datos antes del entrenamiento mejora la capacidad de generalización de un SVM?
- Cómo convertirse en un cerebro cuant (un quant que usa IA)
- En el análisis de sentimientos, ¿cómo son útiles los datos etiquetados por humanos para extraer características y capacitar a los clasificadores en el enfoque de aprendizaje automático?
La similitud de coseno se utilizará en lugares donde desea predecir la orientación de un documento con respecto al otro. La orientación aquí significa si su documento es similar a un documento de consulta o totalmente diferente del documento de consulta.
Pongamos un ejemplo:
Si tomamos dos documentos de texto
Doc1 = compró un caramelo en una tienda.
Doc2 = qué buen día.
Query_doc = Al niño le encanta el caramelo.
Si encontramos cosine_sim (Doc1, query_doc) obtendremos una puntuación> 0 mientras que si calculamos
cosine_sim (Doc2, query_doc) obtendremos una puntuación <0 o incluso -1 que le ayudará a predecir que doc1 es similar a query_doc.
Ahora la respuesta a la segunda parte
Sí, puedes usarlo para agrupar.
La agrupación consiste básicamente en agrupar documentos con algún tipo de similitud. Si usa una matriz de puntaje de coseno entre cada documento, puede realizar la agrupación.
