我正在尝试使用不同的自然语言处理特征进行KNN学习。例如，我想使用词袋模型和局部词性标签。

单独来看，我对如何使用单一特征计算相似度有一些想法。比如，使用余弦相似度来处理词袋模型的计数，或者使用汉明距离来处理词性标签。

然而，我不知道如何将这两种方法结合起来。这方面的人通常是如何做的？能有人帮我解答这个问题吗？

提前感谢。

回答：

我会使用两种特征的简单线性组合。你可以分别使用余弦相似度比较词袋模型的向量，使用汉明距离比较词性标签，然后取两种结果的平均值。假设余弦比较和汉明距离的结果如下所示：

rank score    cosine    Hamming-------------------------------1             red       blue2             blue      yellow3             yellow    orange4             orange    red

那么最终的排名（基于上述排名分数，你可以根据需要更改为例如指数尺度，如果你想更加强调高排名的标签）将如下所示（分数越低越好）：

label    total score--------------------blue     3red      5yellow   5orange   7

因此，输出标签将是blue。在这种情况下，线性组合对余弦相似度输出和汉明距离输出各赋予50%的权重。你可以尝试不同的权重（例如，70%余弦，30%汉明）来找到两种度量之间的最佳平衡。