文本是怎样变成向量的？为什么用余弦相似度？
先自己想一想，再看参考要点
参考要点
- 分词后输入 Transformer 编码器，每个 Token 得到一个向量，再池化（取 [CLS] 或平均值，与训练时一致）成固定长度的向量并归一化
- 对比学习使意思相近的文本向量靠近
- 余弦相似度看方向是否接近，归一化后等于点积、计算更快，排序与欧氏距离等价
学习站：先用面试题自评定级，按水平和面试日期排出每天的计划，自评过的题按间隔复习。免费、无需注册，记录只保存在自己的浏览器中。
参考要点
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