基于BERT的语义相似度计算算法 题目描述：这个算法使用BERT模型计算两个文本之间的语义相似度。与传统的基于词重叠或TF-IDF的方法不同，BERT能够深入理解语义，捕捉文本的深层含义。算法核心是将两个文本输入BERT模型，获取其语义表示，然后计算表示向量之间的相似度。 解题过程： 文本预处理 对两个输入文本进行标准化处理：转换为小写、去除特殊字符、分词等 添加BERT所需的特殊标记：[ CLS]标记表示序列开头，[ SEP ]标记分隔两个句子 例如："今天天气很好"和"阳光明媚的日子"处理后变为："[ CLS] 今天 天气 很好 [ SEP] 阳光 明媚 的 日子 [ SEP ]" 输入表示构建 Token嵌入：将每个词转换为对应的词向量 段落嵌入：区分两个文本，第一个文本的所有token用0表示，第二个文本用1表示 位置嵌入：记录每个token在序列中的位置信息 将三种嵌入相加得到最终的输入表示 BERT编码处理 将构建好的输入表示输入BERT模型 BERT通过多层Transformer encoder进行深度编码 每层都包含自注意力机制和前馈神经网络 模型输出每个token对应的上下文相关表示向量 语义表示提取 常用两种策略获取文本的整体表示： a) 使用[ CLS ]标记对应的输出向量作为整个序列的语义表示 b) 对所有token的输出向量进行平均池化或最大池化 [ CLS ]向量经过专门训练，适合用于分类和相似度任务 相似度计算 获取两个文本的语义表示向量后，计算它们之间的相似度 常用余弦相似度公式：similarity = (A·B) / (||A|| × ||B||) 余弦相似度范围在[ -1,1 ]之间，值越大表示语义越相似 也可使用欧氏距离、曼哈顿距离等其他相似度度量方法 结果解释与应用 相似度得分接近1表示语义高度相似 得分接近0或负数表示语义不相关或相反 可设置阈值进行语义匹配判断，如>0.8认为相似 应用于问答系统、文本检索、重复检测等场景 这个算法的优势在于能够理解同义词、反义词和复杂的语义关系，比基于表面特征的相似度计算方法更加准确和鲁棒。