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SpaCy中的.similarity方法如何计算？
如果这是正确的堆栈站点，则不能确定，但是可以。 .similiarity方法如何工作？ 哇，太棒了！它的tfidf模型可能更容易，但是只有一行代码的w2v？ 在他的 关于spaCy和 razhribernik的10行教程中，向我们展示了可以在令牌，发送，词块和文档上运行的.similarity方法。 之后nlp = spacy.load('en')，doc = nlp(raw_text) 我们可以在令牌和块之间进行.likeness查询。但是，此.similarity方法在后台计算了什么？ SpaCy已经非常简单.vector，可以根据GloVe模型的训练来计算w2v向量（a .tfidf或.fasttextmethod会有多酷？）。 模型是简单地计算这两个w2v，.vector，向量之间的余弦相似度还是比较其他矩阵？具体细节在文档中不清楚; 任何帮助表示赞赏！