labrador

spaCy能够比较两个对象，并预测它们的相似程度。 预测相似性对于构建推荐系统或标记重复项很有用。 例如，您可以建议与当前正在查看的用户内容相似的用户内容，或者将支持凭单标记为与现有内容非常相似的副本。 每个Doc、Span和Token都有一个.similarity()方法，它允许您将其与另一个对象进行比较，并确定相似度。当然，相似性总是主观的——“狗”和“猫”是否相似取决于你如何看待它。spaCy的相似模型通常假定一个相当通用的相似性定义。 tokens = nlp( u'dog cat banana') for token1 in tokens: for token2 in tokens: print(token1.similarity(token2)) 在这种情况下，模型的预测是很准确的。狗和猫非常相似，而香蕉却不是很相似。相同的标记显然是100%相似的(并不总是精确的1.0，因为向量数学和浮点数的不精确)。 相似性是通过比较词向量或“词嵌入”来确定的，即一个词的多维意思表示。单词向量可以通过像word2vec这样的算法生成，通常是这样的: important note 为了使比较算法简洁和快速，spaCy的小模型(所有以sm结尾的包)都不使用单词向量，而且这些sm包只包含上下文相关的向量。这意味着您仍然可以使用similarity()方法来比较文档、span和token