Фраза «соответствующий балл csd осведомлен» не имеет четкого значения или контекста на английском языке. Однако я могу предоставить вам некоторые общие методы расчета оценок соответствия и поделиться примером кода. Обратите внимание, что пример кода будет общим и не будет зависеть от указанной вами фразы.

Метод 1: косинусное сходство
Косинусное сходство — это распространенный метод, используемый для вычисления сходства между двумя векторами. Он часто используется в задачах поиска информации и анализа текста.

Вот пример фрагмента кода на Python с использованием библиотеки scikit-learn:

from sklearn.feature_extraction.text import TfidfVectorizer
from sklearn.metrics.pairwise import cosine_similarity
# Example documents
document1 = "This is the first document"
document2 = "This document is the second document"
# Create TF-IDF vectorizer
vectorizer = TfidfVectorizer()
tfidf_matrix = vectorizer.fit_transform([document1, document2])
# Calculate cosine similarity
cosine_sim = cosine_similarity(tfidf_matrix[0], tfidf_matrix[1])
print("Cosine Similarity:", cosine_sim[0][0])

Метод 2: сходство Жаккара
Сходство Жаккара — это еще один метод, обычно используемый для измерения сходства между наборами. Он часто используется в задачах, где входные данные могут быть представлены в виде наборов или двоичных векторов.

Вот пример фрагмента кода на Python:

def jaccard_similarity(set1, set2):
    intersection = set1.intersection(set2)
    union = set1.union(set2)
    return len(intersection) / len(union)
# Example sets
set1 = {1, 2, 3, 4, 5}
set2 = {4, 5, 6, 7, 8}
# Calculate Jaccard similarity
jaccard_sim = jaccard_similarity(set1, set2)
print("Jaccard Similarity:", jaccard_sim)