Por que a similaridade do cosseno é frequentemente preferida em relação à distância euclidiana para pesquisa semântica?

A similaridade do cosseno é frequentemente preferida à distância euclidiana para pesquisa semântica, porque mede o ângulo entre os vetores, não a sua distância absoluta. Em tarefas com embeddings de palavras ou documentos, a direção do vetor, que reflete o significado, é mais importante do que o comprimento do vetor, que pode depender da frequência ou escala.

Razões principais:

• Normalização pelo comprimento: A similaridade do cosseno considera apenas o ângulo entre os vetores, ignorando o seu comprimento, o que é útil quando o comprimento do vetor não carrega significado.
• Resistência à escalabilidade: Se multiplicarmos um vetor por uma constante, a similaridade do cosseno não mudará, enquanto a distância euclidiana mudará.
• Reflete melhor a proximidade semântica: Em NLP, a direção do vetor é frequentemente importante, pois codifica o significado.

Exemplo: dois textos podem ter comprimentos diferentes (quantidade diferente de palavras), mas um significado semelhante — a similaridade do cosseno mostrará alta similaridade, enquanto a distância euclidiana pode ser grande devido à diferença no comprimento dos vetores.