Коллеги, всем привет? как понимаю, при сравнении объектов чаще всего применяются

Question

Коллеги, всем привет? как понимаю, при сравнении объектов чаще всего применяются

"расстояния", например, евклидово или блок-сити,
а для сравнения текстов/эмбеддингов - косинусная/контекстная/симантическая близость.
почему так?
то есть почему не сравнивать эмбеддинги теми же расстояниями?
для чего перешли именно на косинусную близость?

#nlp #programming #russian

0

27.08.2023

8 ответов

11 просмотров

Konstantin Galagan

Vasily Chesalov
Есть два вектора, если их углы близки, значит, век...

Скорее, угол между ними стремиться к нулю, и для которого косинус равен единице. Что есть хорошо.

0

8 месяцев назад

Anatoly Belov Автор вопроса

Vasily Chesalov
Есть два вектора, если их углы близки, значит, век...

это я понимаю ) вопрос был в том, почему при сравнении текста/эмбеддинга применяется контекстная близость, а при сравнении просто объектов и координат - евклидово расстояние? в чем разница по логике? если сравнить эмбеддинги, близкие по контекстной близости, через евклидово расстояние - разве они не будут "также" близки?

0

8 месяцев назад

Эмиль Шакиров

Anatoly Belov
это я понимаю ) вопрос был в том, почему при сравн...

Косинусное расстояние не подвержено проклятию размерности. Оно учитывает только углы, и это хорошо, потому что одно предложение может содержать 5 слов, а другое 50 и они будут далеко по евклидову расстоянию, но близко по косиносному

0

8 месяцев назад

Эмиль Шакиров

Эмиль Шакиров
Косинусное расстояние не подвержено проклятию разм...

Собственно этого хватает чтобы использовать именно его. Но если подумать можно наверное ещё придумать почему евклидово при сравнении текстов неоч

0

8 месяцев назад

Ilya Gusev

Anatoly Belov
это я понимаю ) вопрос был в том, почему при сравн...

На что учили, то и считают. Как-то повелось, что обычно в конце моделей обычно линейный слой, который по факту считает dot product скрытого состояния и выходных векторов. Поэтому косинусное расстояние более естественно для таких моделей. Или в случае сиамских сетей вообще напрямую косинусное расстояние оптимизируют. Кроме того, для нормированных векторов квадрат евклидова расстояния линейно зависит от косинусного расстояния (d^2 = 2 - 2cos), так что в этом случае нет вообще никакой разницы.

0

8 месяцев назад

Anatoly Belov Автор вопроса

Эмиль Шакиров
Косинусное расстояние не подвержено проклятию разм...

увидел, спасибо )

0

8 месяцев назад

Anatoly Belov Автор вопроса

Ilya Gusev
На что учили, то и считают. Как-то повелось, что о...

увидел, спасибо )

0

8 месяцев назад