Data Similarity and Distance를 측정하는 measure

1. Text Similarity Measures

Text Similarity Measures는 텍스트 데이터 간의 유사성을 평가하는 데 중요한 기준이다. 이러한 측정 방식은 다양한 분야에서 활용되며, 정보 검색, 추천 시스템, 중복 콘텐츠 탐지, 자연어 처리와 같은 여러 분야에서 필수적인 역할을 한다. 텍스트 유사성을 측정하는 방법은 여러 가지가 있으며, 각 방법은 특정한 특징과 장단점을 가진다. 첫 번째로, 가장 직관적인 방법 중 하나는 Jaccard Similarity이다. 이 방법은 두 텍스트의 단어 집합을 비교하여 두 집합의 교집합과 합집합의 비율을 계산한다. Jaccard 유사도는 특히 텍스트에서 중복된 내용을 찾는 데 유용하며, 빠른 계산이 가능하지만, 순서나 단어의 의미 정보를 무시하기 때문에 한계가 있다. 두 번째로, Cosine Similarity가 있다. 이는 두 텍스트를 벡터 공간 모델로 변환한 후, 이들 간의 코사인 각도를 계산하여 유사성을 평가한다. Cosine Similarity는 두 벡터의 내적과 크기를 사용하여 계산되며, 결과 값이 0과 1 사이로 나타난다. 1에 가까울수록 유사성이 높고 0에 가까울수록 유사성이 낮다. 이 방법은 단어의 빈도 정보를 고려할 수 있어 텍스트의 의미를 더 잘…(생략)