2つの異なるcsvファイルの2つの列間のコサイン類似度を計算するためにこのコードを作成しました。 from sklearn.feature_extraction.text import CountVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
from sklearn.feature_extraction.te
ベクトル形式に変換し、20_Newsgroupsデータセットの各クラス間の平均コサイン類似度の差を分析しようとしました。ですから、ここでは私がPythonでやろうとしていることがあります。私はデータを読んで、sklearn.feature_extraction.text.CountVectorizerのBag of Wordsテクニックのクラスのfit()とtransform()関数とTFIDFテ
私はAとBの2つの文字列リストを持っています。Aの各文字列に対して、Bのすべての文字列と比較して最も類似したものを選択したいと思います。私が使用している比較関数は、I found on this questionというカスタムコサイン類似度測定値です。ここではそれがどのように動作するかです: import nltk, string
from sklearn.feature_extraction.