伯特相似度 基于Google的BERT模型来进行语义相似度计算。代码基于tensorflow 1。 1.基本原理 简单来说就是将需要需要计算的相似性的两个句子先分解在一起，然后通过伯特模型获取获取整体的编码信息，然后通过全连接层将维，输出相似和不相似的概率。 1.1模型结构 模型结构所示如下： 1.1.1数据预处理 本文使用Bert模型计算相似度前，首先要对输入数据进行预处理，例如当要处理的文本是： 如何得知关闭借呗 想永久关闭借呗 首先进行文本按token化，切成分割的文字排列： [如 何 得 知 关 闭 借 呗] [想 永 久 关 闭 借 呗] 然后将两个切分后的句子，按照如下的方式

加入对比学习的语义相似度计算Similarity.zip

NLP-语义相似度分析-常用数据集——SICK数据集，共10000个样本。 SICK数据集的格式比较规整，有以下几个特点：1.无错别字 2.无乱码干扰词 3.主谓宾完整

一种新的基于本体的概念语义相似度计算方法，孙铁利，邢元元，词词语之间的语义相似度评估在文本分类，信息检索和集成，本体映射等领域起着至关重要的作用。如今，知识库和大型本体越来越多，

基于深度学习的短文本语义相似度计算，通过深度学习的思想计算语义相似度

文本相似度计算一直是自然语言处理领域研究中的一个基础问题。而文本语义相似度计算则是在文本相似度计算基础上增加了语义分析,在语义层面对文本相似度作进一步的分析研究,具有广阔的应用背景。本文针对句子级别的文本语义相似度计算问题,提出了应用结构化特征和神经网络的方法,并将该方法应用到一个实际的问答系统中,取得了良好的效果。本文深入研究文本语义相似度计算方法,主要研究内容如下:(1)基于结构化表示的文本语义相似度计算方法针对句子级文本相似度计算方法中平面特征表征性弱的问题,本文提出了应用结构化特征来表示句子级文本的句法、语义等信息。在浅层句法树和依存关系树的基础上,获得了基于短语的浅层句法树PST(Phrase-based Shallow Tree)和基于短语的依存树PDT(Phrase-based Dependency Tree)的结构化特征,并与平面特征向量相结合,使用支持向量回归模型进行文本语义相似度计算。实验结果表明,加入PST或PDT特征可以分别使皮尔逊相关系数比基准系统提高0.054和0.041。(2)基于Tree-LSTM的文本语义相似度计算方法为了进一步提高长文本语义相似度计算性能,本文提出应用深度学习方法对长文本进行语义相似度计算研究。首先,设计了适合神经网络模型的新的基于短语的浅层句法树NPST(New PST)和新的基于短语的依存树NPDT(New PDT)结构化。

利用知网计算语义相似度。包含来自的论文。已经通过测试。结果正确。

基于lstm的语义相似度计算模型，使用百度qa的数据集进行实验。