如何单独存储余弦相似度值

Question

我知道这是一个非常基本的问题，但请原谅我。我有一个python脚本，它正在计算句子的余弦相似度。脚本返回的结果如下：[[0.72894156 0.96235985 0.61194754]]。我想将这三个值分别存储到一个数组或列表中，这样我就可以找到最小值和最大值。当我将它们存储在一个数组中时，它会将它们一起存储在单个值中。这是脚本：

sentence_embeddings = model.encode(sentences)
sentence_embeddings.shape
result = (cosine_similarity(
[sentence_embeddings[0]],
sentence_embeddings[1:]
))
print(result)

非常感谢您的帮助！

Answer 1

为了澄清，OP要求形状(1, 3)的结果[[0.72894156, 0.96235985, 0.61194754]]变成形状(3, 1)的[[0.72894156], [0.96235985], [0.61194754]]。

如评论中所述，我们可以使用.reshape或更通用的.T转座方法。

CCD_ 8和CCD_ 9

Answer 2

这可能会有所帮助。我遇到了类似的东西，并将输出视为数组。为了根据我比较的文本获得具体分数，我做了以下操作：

cos_text = [TextA, TextB]
cv = CountVectorizer()
count_matrix = cv.fit_transform(cos_text)
#word matrix
doc_term_matrix = count_matrix.todense()
df_matrix = pd.DataFrame(doc_term_matrix,
columns=cv.get_feature_names_out())
#individual score
score=cosine_similarity(df_matrix)
cs_scoreA = score[0,1]
cs_scoreB = score[1,0]