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ChatGPT教我的事

Q: 餘弦距離與歐式距離計算相似度的差異，如果我要計算的是兩篇文章之間的內容的相似度，什麼比較適合？

A: 餘弦距離（Cosine Similarity）和歐式距離（Euclidean Distance）都是常見的相似度（或距離）度量方法。然而，對於文本的相似度比較，兩者有著顯著的差異。

餘弦距離是基於兩個向量的夾角來度量它們的相似度的。它比較的是兩個向量的方向，而不是它們的大小。換句話說，如果兩篇文章的主題相同，即使一篇文章長度比另一篇文章長得多，餘弦相似性仍可能是高的。這對於文本相似度的比較非常有用，因為我們通常對文章的主題或內容更感興趣，而不是文章的長度。

歐式距離是基於兩個點在空間中的實際距離來度量它們的相異度的。這種方法對於兩篇文章的長度非常敏感。如果一篇文章的長度遠大於另一篇文章，即使它們的內容非常相似，它們的歐式距離可能也會非常大。這在比較文本相似性時可能不是我們想要的。

因此，如果你要計算兩篇文章之間的內容相似度，餘弦相似度通常會是一個更好的選擇。你可以將每篇文章轉換為一個「詞袋」（bag-of-words）向量或一個TF-IDF向量，然後計算這兩個向量之間的餘弦相似度，以獲得兩篇文章的相似度。

Q: 「詞袋」（bag-of-words）向量或一個TF-IDF向量 跟取 word embedding 向量 有什麼不同？

A: "詞袋"（Bag of Words，BoW）、TF-IDF（Term Frequency-Inverse Document Frequency）和詞向量（Word Embeddings）都是將文本轉換為數字向量的技術，但它們在處理方式和捕捉信息的角度上有明顯的差異。

• 詞袋（BoW）: 這是最簡單的方法，每個文檔被表示為一個向量，向量的每一個元素對應於詞彙表（所有文檔中出現的所有詞的集合）中的一個詞，該元素的值是該詞在文檔中出現的次數。詞袋模型不考慮詞的順序，也不捕捉詞與詞之間的關係。
• TF-IDF：這是一種在詞袋模型基礎上的改進。除了考慮每個詞在文檔中出現的次數（Term Frequency, TF）之外，它還考慮了該詞在所有文檔中出現的頻率（Inverse Document Frequency, IDF）。這意味著，如果一個詞在很多文檔中都出現，那麼它對於區別特定文檔的信息量就較少，應該被賦予較低的權重。
• 詞向量（Word Embeddings）: 這是一種將詞表示為高維空間中的向量的方法，這些向量是通過深度學習模型（如Word2Vec，GloVe等）在大量文本數據上學習得到的。詞向量不僅考慮了詞的頻率，而且還考慮了詞的上下文信息，能夠捕捉到詞與詞之間的語義和語法關係。例如，相似的詞會有相似的向量，詞與詞之間的關係可以通過向量運算來表示。

所以，相對於BoW和TF-IDF，詞向量提供了更為豐富和深入的文本表示。然而，選擇哪種表示方式取決於你的具體任務和可用的資源。例如，如果你的數據量較小，或者你的任務只需要基於單詞出現的頻率來做決策，那麼BoW或者TF-IDF可能就足夠了。但如果你需要捕捉到詞與詞之間的深層關係，那麼詞向量可能是更好的選擇。

Q: 我透過K-means將embedding向量分群，再利用embedding用餘弦距離做相似度計算，這群文章彼此的相似性會是高的嗎？

A: 是的，這個群組中的文章彼此的相似性通常會比較高。這是因為K-means聚類算法的目標就是將相似（在這裡，相似性是根據Embedding向量的歐式距離定義的）的觀察值分配到同一個群組。

然而，這並不一定意味著在這個群組內所有的文章都高度相似。例如，有些文章可能更靠近群組的中心，而有些文章可能位於群組的邊緣，與其他群組的文章相對較近。因此，即使K-means可以為您提供一個大概的分群，但您可能還需要進一步探索每個群組內部的結構，或者考慮使用更複雜的聚類算法，如密度基礎聚類（DBSCAN）或層次聚類。

在您的案例中，如果您取出一個群組，並使用餘弦距離來度量embedding向量之間的相似性，那麼在這個群組中，相似度高的文章組合應該會比較多。餘弦距離考慮的是向量的方向而不是大小，對於度量文章主題的相似性通常是很好的度量方法。

Q: 應該用什麼欄位來取得embedding，才會得到比較好的分群結果？是標題、摘要、或完整內文

A: 在大多數情況下，使用完整內文可能會給您提供最豐富的信息和最精確的相似度度量。然而，這也可能需要更多的計算資源，因為完整內文通常比標題和摘要要長得多。此外，如果文章很長，則可能需要使用更複雜的文本表示方法，例如文檔級別的embedding或者將文章分為段落或句子並分別取得embedding。

如果計算資源有限或者文章長度差異很大，使用摘要可能是一個不錯的折衷方案。如果文章的摘要質量很高並且很好地反映了文章的內容，則可以使用摘要來獲取與完整內文相當的結果。

最後，標題可能是最簡單和最快的選擇，但可能只能捕捉到文章內容的最表面信息。然而，在某些情況下，這可能已經足夠了，尤其是當您對捕捉文章的主要話題而不是細節內容感興趣時。

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