文書間の類似度を求める方法の一つとして、コサイン尺度が挙げられます。コサイン尺度とは、2つのベクトルのなす角度であり、文書をベクトル化することにより、文書間の類似度を求めることが出来ます。書いてみるとこんな感じかな。ハッシュのリファレンスでベクトルを表現し、引数として受け取ります。返値は計算したコサイン尺度となります。値を取り、1に近いほど類似性が高いことを示します。$vector_2);実際の利用例はこんな感じ。文書のベクトルには、出現した単語数を利用すると良いと思います。卒業研究では、ウェブページ内の重要箇所特定(本文抽出)に取り組んでいるのですが、コサイン尺度は、重要箇所候補の重要度を求めるために利用します。実装しているのですが、実験結果に書かれている実行速度が出ない...。重要箇所候補数を載せておいて欲しかったかな(区切りとなるタグもあやふやですし)。調べてみると、この類似度計算がボトルネックになっていることが判っています(呼び出し回数が多いというのもある)。Programmingトラックバックコメント。