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SpaCyの.similarityメソッドはどのように計算されますか？
これが正しいスタックサイトかどうかはわかりませんが、ここに行きます。 .similiarityメソッドはどのように機能しますか？ うわー、spaCyは素晴らしい！tfidfモデルの方が簡単かもしれませんが、w2vのコードは1行だけですか？！ spaCy andrazhribernikショーに関する彼の 10行のチュートリアルでは、トークン、送信、ワードチャンク、およびドキュメントで実行できる.similarityメソッドを示しています。 その後nlp = spacy.load('en')、doc = nlp(raw_text) トークンとチャンク間で.similarityクエリを実行できます。しかし、この.similarity方法では、背後で何が計算されていますか？ SpaCyにはすでに.vector、GloVeモデルからトレーニングされたw2vベクトルを計算する非常に単純ながあります（a .tfidfまたは.fasttextmethod はどれくらいクールでしょうか？）。 モデルは、これら2つのw2v、.vector、vectors間のコサイン類似度を単純に計算するのですか、それとも他のマトリックスを比較するのですか？詳細はドキュメントでは明確ではありません。助けていただければ幸いです！