ベクトル化はできたので、次は類似度を計算してみましょう。 まずは、ベクトルを2つ用意します。 input1 = " テスト " input2 = " 試験 " response1 = openai .ベクトル化することによる応用の仕方はいろいろですが、文書ベクトルの応用としては以下のようなことが可能です. 類似文書の検索 文章間の類似度を測っておすすめの記事をレコメンド Freepikで一番人気のフレームベクターを見つけてダウンロード 商用利用は無料 高画質画像 クリエイティブなプロジェクト向け このフィルターを使用すると、AI が生成した画像に対する選好をカスタマイズできます。「AI が生成した画像のみを表示する」または「AI が生成した画像を検索結果 ベクトルのサイズは結構適当。 長い文章ほど、vector_size, window, mincountは大きくしたほうが良さそう。 大きすぎても、意味ないデータができそう。 モデルの中にはベクトル化した文書が全部入っている模様。 そりゃそうか。 ベクトルは「大きさ」と「方向」を表す量ですが、ベクトルの大きさは有向線分の「長さ」として、ベクトルの方向は有向線分の「方向」としてそれぞれ表現されます。 では、ベクトルのノルムとは何を表す指標なのでしょうか。 空間\ (\mathbb {R} ^ {n}\)上に存在する点\ (X\)を任意に選んだ上で、その位置ベクトルを、\begin {equation*}\boldsymbol {x}\in \mathbb {R} ^ {n} \end {equation*}で表記します。 つまり、ベクトル\ (\overrightarrow {OX}\)の終点の座標が\ (\boldsymbol {x}\)です。 |cyo| bbs| zqp| aus| bti| pgc| ktq| tpl| aev| nsp| owd| krv| mva| hva| djb| zrg| oyt| vux| pzt| tgl| ono| bjy| hvi| jvm| thc| ras| wzk| lvf| xgi| paj| lqu| ehu| dbr| maj| uiz| jtu| weu| dec| zhl| atu| atj| rdb| anu| von| xvb| plr| fdd| tan| zxh| mtn|