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コサイン類似度

2つのベクトルの間の角度で類似度を測ります。検索エンジンが埋め込みを比べるのと同じ方法です。

このチャレンジで学べること

  • 角度で類似度を測る
  • 内積とベクトルのノルムを計算する
  • 意味検索がテキストを比べる仕組みを理解する

問題

原文(英語)を表示

コサイン類似度は2つのベクトルの向きを比べ、長さは無視します。セマンティック検索では、似た埋め込みを持つテキストを探すのに使われます。

cos(a, b) = (a · b) / (|a| × |b|)、ただし |a| = √(a₁² + a₂² + … + aₙ²)

結果は、同じ向きなら 1、直交していれば 0、逆向きなら -1 です。どちらかのベクトルがすべて 0 なら 0 を返してください。

cosine_similarity(a, b) を実装してください。

入力

a, b: 同じ長さの2つの数値リスト。

出力

コサイン類似度を小数で返してください。

制約

1 ≤ 長さ ≤ 1,000

-1,000 ≤ 各値 ≤ 1,000

例

例 1
入力:
a = [1.0, 0.0]
b = [0.0, 1.0]

期待される出力:
expected = 0.0
入力:
std::vector<double> a = {1.0, 0.0};
std::vector<double> b = {0.0, 1.0};

期待される出力:
double expected = 0.0;
入力:
double[] a = new double[] {1.0, 0.0};
double[] b = new double[] {0.0, 1.0};

期待される出力:
double expected = 0.0;

解説

内積が 0 なので、2つのベクトルは直交しており、類似度は 0 です。

例 2
入力:
a = [1.0, 2.0, 3.0]
b = [2.0, 4.0, 6.0]

期待される出力:
expected = 1.0
入力:
std::vector<double> a = {1.0, 2.0, 3.0};
std::vector<double> b = {2.0, 4.0, 6.0};

期待される出力:
double expected = 1.0;
入力:
double[] a = new double[] {1.0, 2.0, 3.0};
double[] b = new double[] {2.0, 4.0, 6.0};

期待される出力:
double expected = 1.0;

解説

b は a の2倍です。向きが同じなので、長さが違っても類似度は 1 です。

参考資料

この課題はCodeUtility用に調整されています。上記の説明と制約に従ってください。

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