Почему cosine similarity чаще предпочтительнее, чем евклидово расстояние, для семантического поиска?

Cosine similarity часто предпочтительнее евклидова расстояния для семантического поиска, потому что она измеряет угол между векторами, а не их абсолютное расстояние. В задачах с эмбеддингами слов или документов важна именно направленность вектора, отражающая смысл, а не длина вектора, которая может зависеть от частоты или масштаба.

Основные причины:

• Нормализация по длине: Cosine similarity учитывает только угол между векторами, игнорируя их длину, что полезно, когда длина вектора не несет смысловой нагрузки.
• Устойчивость к масштабированию: Если вектор умножить на константу, косинусное сходство не изменится, а евклидово расстояние — изменится.
• Лучше отражает семантическую близость: В NLP часто важна именно направленность вектора, так как она кодирует смысл.

Пример: два текста могут иметь разные длины (разное количество слов), но схожий смысл — cosine similarity покажет высокое сходство, а евклидово расстояние может быть большим из-за разницы в длине векторов.