TGViewer
Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований @ds_interview_lib · 4.47K subscribers
Post #351 1.25K
Какие метрики близости текстов вы знаете?

Можно разделить метрики близости текстов на два типа: лексические и семантические.

🔹 Лексические
— Сходство Жаккара (Jaccard similarity)
Это довольно простая метрика. Работает так: берутся две последовательности A и B, далее находится число общих элементов в них и делится на количество элементов обеих последовательностей.

🔹 Семантические
— Косинусное сходство (cosine similarity)
Измеряет косинус угла между двумя векторами, представляющими тексты в векторном пространстве (часто используется TF-IDF векторизация).
— Евклидово расстояние (euclidean distance)
Находится кратчайшая прямая между двумя точками в евклидовом пространстве. Сначала также необходима векторизация.

#NLP
  • ❤ 10
More from @ds_interview_lib
  1. Oct 15, 2026Post #1603
  2. Oct 14, 2026👀 Как вы смотрите видео? Разбираете урок, слушаете интервью фоном или начинаете на телефо…
  3. Sep 15, 2026💬 Как инициализировать параметры в логистической регрессии, и важно ли это Частый вариант…
  4. Sep 15, 2026😭 Как не потратить недельный лимит AI-кодинга за три дня? Разберём на вебинаре, как трати…
  5. Aug 5, 2026❓ Могут ли в Adam возникать проблемы исчезающих или взрывающихся градиентов Да, полностью…
  6. Aug 5, 2026👅 Самое сложное — выбрать не курс, а направление Сегодня хочется разобраться в AI-агентах…
Threads Profile ViewerView any public Threads profile without an account.Open ThreadLook →Writing with AI? Make it sound human.Metric37 rewrites AI drafts so they read naturally. Free AI detector, 1,500 words free.Try Metric37 →