本文介绍了空间相似函数的处理方法，对大家解决问题具有一定的参考价值，需要的朋友们下面随着小编来一起学习吧！
问题描述
我正在尝试使用Spacy库进行句子相似性，我想了解它是如何工作的！？
他们的文档不清楚：
默认情况下，Spacy使用向量平均算法，使用 预先训练的向量(如果可用)(例如en_core_web_lg模型)。如果 不是，则使用doc.tensor属性，该属性由 标记器、解析器和实体识别器。这就是en_core_web_sm 模型提供了相似之处。通常，基于张量的相似性 将更具结构性，而单词向量的相似性将是 更具话题性。您还可以自定义.sisimily()方法，以 提供您自己的相似度函数，可以使用 有监督的技术。
我发现了这个问题：How does the .similiarity method works?它说它使用单词嵌入，但在我的实现中，我没有"en_core_web_lg模型"，但我有en_core_web_sm，那么如何通过"标签、解析器和实体识别器"来计算相似度？
推荐答案
仔细查看文档，我认为您可以找到您要搜索的内容。
首先，一个文档对象包含很多令牌。DOC的向量是令牌向量的平均值。 现在，记号的向量是多少？如果您使用md或lg模型，这意味着token.vec为您提供了令牌向量，这实际上是一个手套向量。如果您使用的是sm模型，则文档说明该向量包含结构信息。这意味着具有相同pos标签和相似DEP行为的令牌将具有比其他令牌更高的相似性分数，即使它们的语义非常不同。
一般备注是，如果您不打算对sm模型使用相似性方法，则不要使用该方法，因为很可能会得到不准确的结果。
这篇关于空间相似函数的文章就介绍到这了，希望我们推荐的答案对大家有所帮助，也希望大家多多支持编程学习网！
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