[Python] 두개의 벡터(vector) cosine similarity 계산하는 방법

sentence embedding을 얻었다면, 두개의 유사도를 계산하기 위해서는 cosine similarity를 이용해서 계산을 해야한다.

pandas에서 udf를 통해 계산하는 방법은 아래와 같다.
keyword와 context에는 문자열이 들어가면 된다.

ex: keyword: 안녕, context: 잘가요. 멀리 안가요

import numpy as np
from scipy import spatial

def sim(x, y): 
  embed1 = get_embed(x)  
  embed2 = get_embed(y) 
  return 1 - spatial.distance.cosine(embed1, embed2)

def sim_udf(x): 
  sim_value = sim(x['keyword'], x['context'])  
  return sim_value 


df['cosim'] = df.apply(sim_udf, axis=1)