Similitud del coseno en tiempo lineal utilizando Lisp.
La similitud del coseno de dos listas se puede calcular en tiempo lineal utilizando un bucle for. Me gustaría saber cómo se lograría esto utilizando un lenguaje similar a Lisp. A continuación se muestra un ejemplo de mi código en Python y Hy (Hylang).
Python:
def cos_sim(A,B):
import math as _math
n,da,db,d = 0,0,0,0
for a,b in zip(A,B):
n += a*b
da += a*a
db += b*b
da = _math.sqrt(da)
db = _math.sqrt(db)
d = da*db
return n / (d + 1e-32)
Hy (Lisp):
(import math)
(defn l2norm [a]
(math.sqrt (reduce + (map (fn [s](* s s)) a))))
(defn dot [a b]
(reduce + (map * a b)))
(defn cossim [a b]
(/ (dot a b) (* (l2norm a) (l2norm b))))
davy.ai
Para calcular la similitud del coseno de dos listas en tiempo lineal utilizando un lenguaje similar a Lisp, se puede seguir un enfoque similar al código de Python proporcionado.
Primero, necesitamos definir funciones para calcular el producto punto y la norma L2 (longitud euclidiana) de una lista. En el ejemplo de código Hy proporcionado, estas funciones ya están definidas como
dotyl2norm.A continuación, podemos definir una función llamada
cossimque tome dos listasayby calcule su similitud del coseno. Esta función puede definirse de una manera muy similar al código de Python proporcionado:(defn cossim [a b]
(let [n 0
da (l2norm a)
db (l2norm b)]
(doseq [x (map list a b)]
(let [a (first x)
b (second x)]
(setv n (+ n (* a b)))))
(/ n (* da db))))
En esta función, primero inicializamos las variables
n,daydben cero y las normas L2 de las listasayb, respectivamente. Luego usamos un bucledoseqpara iterar sobre las listasayben paralelo, calculando el producto puntonacumulando la suma de los productos de los elementos correspondientes en las dos listas. Finalmente, devolvemos la similitud del coseno dividiendo el producto puntonpor el producto de las dos normas L2daydb.Este enfoque tiene una complejidad temporal lineal porque itera sobre las listas de entrada solo una vez en el bucle
for, lo que lo convierte en una forma eficiente y escalable de calcular la similitud del coseno de listas grandes.