#うとうととして目がさめると女はいつのまにか、隣のじいさんと話を始めている。split(',')を表記していないと'名'しか指定されない。split(',')[0]で'名詞'と指定していることになる。text.split('。ファイルを書き込みモードで開く。item[1])attachmentクリップ0気になる質問をクリップするクリップした質問は、後からいつでもマイページで確認できます。クリップした質問に回答があった際、通知やメールを受け取ることができます。自分も答えを知りたい質問者以外のユーザにも役立つ評価が高い質問は、TOPページの「注目」タブのフィードに表示されやすくなります。質問の評価を上げたことを取り消します低評価-評価を下げられる数の上限に達しました評価を下げることができません1日5回まで評価を下げられます1日に1ユーザに対して2回まで評価を下げられます質問の評価を下げるteratailでは下記のような質問を「具体的に困っていることがない質問」、「サイトポリシーに違反する質問」と定義し、推奨していません。評価が下がると、TOPページの「アクティブ」「注目」タブのフィードに表示されにくくなります。コメントをしてください。送信する質問の評価を下げる機能の利用条件この機能を利用するためには、以下の事項を行う必要があります。件sort評価が高い順sort新着順sort古い順linkcheckベストアンサー0TensorBoardの方はコサイン「距離」です。重なる点同士が0になる奴。most_similarは「類似度」で、重なる点同士が1になる方。違いは1から引くかどうかだけです。・・・それだけじゃ値の違いが説明できないので「もう一つの理由」があるはずですが、ごめんなさいよくわからないです。TensorBoardとmost_similarで計算方法が違うのでしょうけど。評価が高い回答ほどページの上位に表示されます。remove低評価0回答の評価を下げる下記のような回答は推奨されていません。評価を下げる際はその理由を明確に伝え、適切な回答に修正してもらいましょう。20:33コサイン距離は原点から2点の角度をコサインにしているものなので0度になると1に、90度になると0になります。most_similarはユークリッド距離と推察します。したがって距離ゼロに近いと類似していることになります。普通はわかりやすくするために逆数にするようです。コサイン距離は2点の原点からの距離が1として計算するので原点からの距離が値に影響しません。ユークリッド距離は原点からの距離が大きいと計算結果も大きくなります。そのため、あらかじめ、正規化などをします。wod2vecの重要な出力結果である単語ベクトルは値そのものに意味があるので、正規化せずに計算しているかもしれませんコサイン距離は原点から2点の角度をコサインにしているものなので0度になると1に、90度になると0になります。most_similarはユークリッド距離と推察します。したがって距離ゼロに近いと類似していることになります。普通はわかりやすくするために逆数にするようです。コサイン距離は2点の原点からの距離が1として計算するので原点からの距離が値に影響しません。ユークリッド距離は原点からの距離が大きいと計算結果も大きくなります。そのため、あらかじめ、正規化などをします。20:43most_similarはcosineです。https://radimrehurek.com/gensim/models/keyedvectors.html#gensim.models.keyedvectors.Word2VecKeyedVectors.most_similarR.Shigemoriさんの仰っているコサイン距離はcosine類似度のことだと思います。cosine距離=1-cosine類似度として扱うのが一般的です。most_similarはcosineです。R.Shigemoriさんの仰っているコサイン距離はcosine類似度のことだと思います。cosine距離=1-cosine類似度として扱うのが一般的です。00:57そうだったのですね。