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但是，我不明白为什么余弦是单词相似度的正确衡量标准。余弦相似度表示两个向量指向同一方向，但它们的大小可能不同。
例如，余弦相似度对于比较文档的词袋是有意义的。两个文档的长度可能不同，但单词的分布相似。
为什么不使用欧几里德距离呢？
谁能解释一下为什么余弦相似度适用于 word2Vec？
最佳答案
这两个距离指标可能密切相关，因此您使用哪一个可能并不重要。正如您所指出的，余弦距离意味着我们根本不必担心向量的长度。
这篇论文表明，单词的频率和word2vec向量的长度之间存在关系。 http://arxiv.org/pdf/1508.02297v1.pdf
关于nlp - 为什么word2Vec使用余弦相似度？，我们在Stack Overflow上找到一个类似的问题： https://stackoverflow.com/questions/38423387/
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我是一名优秀的程序员,十分优秀！