基于BERT的语义相似度计算算法 题目描述： 语义相似度计算是自然语言处理中的核心任务，旨在量化两个文本片段在语义上的相似程度。基于BERT的语义相似度计算算法利用预训练的BERT模型生成高质量的上下文感知文本表示，然后通过相似度度量方法计算两个文本表示之间的相似度分数。 解题过程： 文本预处理 对输入的两个文本片段进行标准化处理：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"天气不错"会被处理为：[ CLS] 今天 天气 很好 [ SEP] 天气 不错 [ 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：区分第一个句子和第二个句子（通常用0和1表示） 位置嵌入：表示每个词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编码过程 将构建好的输入表示输入到BERT模型中 BERT通过多层Transformer编码器处理输入序列 每层都包含自注意力机制和前馈神经网络 自注意力机制让每个词都能关注序列中的所有其他词，捕获全局依赖关系 文本表示提取 方法一：使用[ CLS ]标记的隐藏状态作为整个序列的聚合表示 方法二：对所有词的隐藏状态进行平均池化或最大池化 方法三：使用特定层的输出（如最后4层连接）获得更丰富的表示 通常选择[ CLS ]标记的表示，因为它在预训练时被专门优化用于分类任务 相似度计算 余弦相似度：计算两个文本表示向量之间的夹角余弦值 公式：similarity = (A·B) / (||A|| × ||B||) 欧氏距离：计算两个向量之间的直线距离，然后转换为相似度分数 点积相似度：直接计算两个向量的点积 相似度分数标准化 将计算得到的相似度分数映射到[ 0,1 ]区间 可使用sigmoid函数：σ(x) = 1/(1+e^(-x)) 或者使用min-max标准化方法 模型优化（可选） 对于特定领域的语义相似度计算，可以进行微调 使用相似度标注数据训练一个分类层 采用对比学习或三元组损失进一步优化表示学习 这个算法的优势在于BERT能够生成深度的上下文相关表示，有效处理一词多义和复杂的语义关系，相比传统的基于词袋模型的方法具有更好的性能表现。