如何计算标量和向量之间的余弦相似度？
How to calculate cosine similarity between scalar and vector?
如何计算Python中标量和向量的余弦相似度？
我正在尝试将 ngram 模型的概率输出与预训练的 word2vec 模型的输出相乘，以使用单词预测对下一个可能的单词重新排序。 （自然语言处理）
有这方面的图书馆吗？我在这里尝试了 sklearn：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity.html
但它只需要两个向量来计算成对余弦相似度。
根据定义，余弦相似度 是衡量两个向量之间相似度的指标（参见Wikipedia entry）。如果您想象欧几里德 space 中的两个向量，它会测量它们的方向对齐程度。
因此向量和标量之间的余弦相似度没有定义。
你到底想测量什么？
如何计算Python中标量和向量的余弦相似度？
我正在尝试将 ngram 模型的概率输出与预训练的 word2vec 模型的输出相乘，以使用单词预测对下一个可能的单词重新排序。 （自然语言处理）
有这方面的图书馆吗？我在这里尝试了 sklearn：https://scikit-learn.org/stable/modules/generated/sklearn.metrics.pairwise.cosine_similarity.html
但它只需要两个向量来计算成对余弦相似度。
根据定义，余弦相似度 是衡量两个向量之间相似度的指标（参见Wikipedia entry）。如果您想象欧几里德 space 中的两个向量，它会测量它们的方向对齐程度。 因此向量和标量之间的余弦相似度没有定义。
你到底想测量什么？