可能是因为在使用预加载的词向量模型时,模型会考虑到两个词之间的语义关系,而在先分别得到两个词的相似度后再进行余弦相似度计算时,会忽略掉两个词之间的语义关系。因此,两种方法得到的相似度结果可能会有所不同。此外,预加载的词向量模型的性能也会影响结果的准确性。

为什么我使用预加载的词向量模型直接得到两个词的相似度modeln_similarity服务设施这个结果与先分别得到两个词的相似度然后进行余弦相似度的结果是不一样的这是为什么

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