Question

用numpy和theano计算余弦相似度的最简单方法是什么？以numpy数组给出的向量。

我尝试使用numpy来计算余弦相似度矩阵，并且它的工作速度非常慢。但是，我对theano完全不熟悉，但是假设这个库可以帮助我建立余弦相似度矩阵。

好吧，救命！：）

Answer 1

这是一篇关于Python中余弦相似性的文章：Cosine Similarity between 2 Number Lists。

我在Numpy和Theano中重写了this answer：

def cos_sim_numpy(v1, v2):
    numerator = sum(v1*v2)
    denominator = math.sqrt(sum(v1**2)*sum(v2**2))
    return numerator/denominator

def compile_cos_sim_theano():
    v1 = theano.tensor.vector(dtype=theano.config.floatX)
    v2 = theano.tensor.vector(dtype=theano.config.floatX)
    numerator = theano.tensor.sum(v1*v2)
    denominator = theano.tensor.sqrt(theano.tensor.sum(v1**2)*theano.tensor.sum(v2**2))
    return theano.function([v1, v2], numerator/denominator)

cos_sim_theano_fn = compile_cos_sim_theano()

v1 = numpy.asarray([3,45,7,2], dtype=np.float32)
v2 = numpy.asarray([2,54,13,15], dtype=np.float32)

print cos_sim_theano_fn(v1, v2), cos_sim_numpy(v1, v2)

Output: 0.972284251712 0.972284251712

Theano的余弦相似度

1 个答案: