Frechet 距离是两条曲线 P 和 Q 之间相似性的度量。它被定义为足以连接沿 P 向前行进的点和沿 Q 向前行进的一个点的最小绳索长度，尽管任一点的行进速率可能不一定是统一的。 该算法使用沿曲线 P 和 Q 的采样点计算 Frechet 距离的有界近似值。

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WordNet语义词典是基于心理学和语言学以用户的认知过程中所表现出来的义类，而并非如传统的词典一样是基于历史学按照字母的顺序排列。WordNet中采用语义网络作为词汇本体表达的基本方式，利用同义词集合（synonymy set）而不是词形（word form）来组织词汇。

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这篇文章主要介绍了python代码如何实现余弦相似性计算,文中通过示例代码介绍的非常详细，对大家的学习或者工作具有一定的参考学习价值,需要的朋友可以参考下 A：西米喜欢健身 B：超超不爱健身，喜欢打游戏 step1:分词 A：西米／喜欢／健身 B：超超／不／喜欢／健身，喜欢／打／游戏 step2:列出两个句子的并集 西米／喜欢／健身／超超／不／打／游戏 step3:计算词频向量 A：[1,1,1,0,0,0,0] B：[0,1,1,1,1,1,1] step4:计算余弦值 余弦值越大，证明夹角越小，两个向量越相似。 step5:python代码实现 import jieba impo

GLUE NLP 数据集