Warning: preg_grep(): Compilation failed: quantifier does not follow a repeatable item at offset 142 in /var/www/tg-me/post.php on line 75 Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований | Telegram Webview: ds_interview_lib/770 -
Какие метрики для оценки схожести текстов вам известны?
Метрики близости текстов можно условно разделить на два типа: лексические и семантические.
🔹Лексические — Сходство Жаккара (Jaccard similarity) Это простая метрика, которая вычисляется следующим образом: берутся две последовательности A и B, определяются общие элементы, и их количество делится на общее количество элементов в обеих последовательностях.
🔹Семантические — Косинусное сходство (cosine similarity) Эта метрика измеряет косинус угла между двумя векторами, которые представляют тексты в векторном пространстве (часто используется векторизация TF-IDF). — Евклидово расстояние (euclidean distance) Измеряет кратчайшее расстояние между двумя точками в евклидовой геометрии. Для этого также требуется предварительная векторизация текстов.
Какие метрики для оценки схожести текстов вам известны?
Метрики близости текстов можно условно разделить на два типа: лексические и семантические.
🔹Лексические — Сходство Жаккара (Jaccard similarity) Это простая метрика, которая вычисляется следующим образом: берутся две последовательности A и B, определяются общие элементы, и их количество делится на общее количество элементов в обеих последовательностях.
🔹Семантические — Косинусное сходство (cosine similarity) Эта метрика измеряет косинус угла между двумя векторами, которые представляют тексты в векторном пространстве (часто используется векторизация TF-IDF). — Евклидово расстояние (euclidean distance) Измеряет кратчайшее расстояние между двумя точками в евклидовой геометрии. Для этого также требуется предварительная векторизация текстов.
BY Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований
Warning: Undefined variable $i in /var/www/tg-me/post.php on line 283
Secret Chats are one of the service’s additional security features; it allows messages to be sent with client-to-client encryption. This setup means that, unlike regular messages, these secret messages can only be accessed from the device’s that initiated and accepted the chat. Additionally, Telegram notes that secret chats leave no trace on the company’s services and offer a self-destruct timer.
Telegram has exploded as a hub for cybercriminals looking to buy, sell and share stolen data and hacking tools, new research shows, as the messaging app emerges as an alternative to the dark web.An investigation by cyber intelligence group Cyberint, together with the Financial Times, found a ballooning network of hackers sharing data leaks on the popular messaging platform, sometimes in channels with tens of thousands of subscribers, lured by its ease of use and light-touch moderation.Библиотека собеса по Data Science | вопросы с собеседований from us
