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#数据加载如下with open('data/letters_source.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: source_data = f.read()with open('data/letters_target.txt', 'r', encoding='utf-8') as f: target_data = f.read()#数据加载前提下，进行数据预处理#首先是数据预处理函数def extract_character_vocab(dat

搬运自https://zhuanlan.zhihu.com/p/433965141、余弦函数余弦函数在三角形中的计算公式在直角坐标系中向量a和向量b之间的距离我们用向量c表示，就是上图中的黄色直线，那么向量c在直角坐标系中的长度为将a，b，c带入三角函数的公式中得到如下的公式：这是2维空间中余弦函数的公式，那么多维空间余弦函数的公式就是：2、余弦相似度余弦相似度量：计算个体间的相似度。相似度越小，距离越大。相似度越大，距离越小。余弦相似度算法：一个向量空间中两个向量夹角间的余弦

One-hot编码1、什么是one-hot 编码？one-hot编码又称为一位有效编码，采用N位状态寄存器进行编码，在任意时候只有一位有效。2、one-hot编码过程比如：对[“中国”, “美国”, “日本”]进行one-hot编码1.确定要编码的对象–[“中国”, “美国”, “日本”, “美国”]，2.确定分类变量–中国 美国 日本，共3种类别；3.以上问题就相当于，有3个样本，每个样本有3个特征，将其转化为二进制向量表示，我们首先进行特征的整数编码：中国–0，美国–1，日本