문장의 유사도를 구하기 위해서 다양한 유사도 기법을 사용한다. 그 중 코사인 유사도에 대해 알아보자. 코사인 유사도 코사인 유사도는 두 벡터의 코사인 각도로 구할 수 있다. 두 벡터의 각도가 0°인 경우는 1 90°인 경우는 0 180°로 반대의 방향을 가지면 -1 코사인 유사도는 -1과 1사이의 값을 갖게 되며 1에 가까울수록 유사도가 높다고 말할 수 있다. 아래 식은 코사인 유사도를 식으로 표현한 것이다. 활용 코사인 유사도 구하기 # overview열에 대한 TF-IDF 행렬 구하기 tfidf = TfidfVectorizer(stop_words='english') tfidf_matrix = tfidf.fit_transform(data['overview']) print('TF-IDF 행렬의 크기(sh..
