Какие преимущества и недостатки имеет cosine similarity для сравнения текстовых документов?

Преимущества cosine similarity для сравнения текстовых документов:

• Эффективность при работе с разреженными векторами. myscale.com В отличие от традиционных метрик, cosine similarity хорошо определяет сходство даже в датасетах с множеством нулевых значений. myscale.com
• Инвариантность к масштабу. myscale.com Это значит, что метрика остаётся постоянной независимо от масштаба сравниваемых векторов. myscale.com
• Учёт семантических связей между документами. myscale.com dev.to Если два документа имеют похожие значения или темы, их косинусная схожесть будет высокой, независимо от конкретных слов или терминов. dev.to

Недостатки cosine similarity для сравнения текстовых документов:

• Игнорирование величины векторов. myscale.com www.restack.io Это может вызывать проблемы при сравнении документов разной длины, так как метрика фокусируется только на угле между векторами. myscale.com
• Проблемы с документами разной длины. myscale.com Поскольку при расчёте косинусной схожести не учитывается величина векторов, у длинных документов могут быть искажённые результаты по сравнению с короткими. myscale.com