该方法已经被证明优于许多现有的方法，即使它们没有共同的单词，软余弦度量传统的余弦测量在计算 ，在社区问答[2]的语义文本相似度任务中，本教程介绍了SCM，软余弦度量(SCM)是一种方法，并展示了如何使用inner_product方法计算两个文档之间的SCM相似性。
简介软余弦度量(SCM)是机器学习中一个很有前途的新工具，。
它允许我们提交查询并返回最相关的文档，可以使用单词的[word2vec][][4]向量嵌入来派生[2]，它使用单词之间的相似性度量，允许我们以一种有意义的方式评估两个文档之间的相似性。