基于BERT的语义相似度计算算法详解

题目描述
语义相似度计算旨在量化两段文本在语义层面的接近程度，是自然语言处理中的核心任务，广泛应用于智能客服、搜索引擎、推荐系统等场景。传统方法（如编辑距离、TF-IDF余弦相似度）仅关注表面字符或词频，难以捕捉深层语义关联。基于BERT的语义相似度计算算法利用预训练语言模型的深层语义理解能力，通过编码文本生成高质量向量表示，再计算向量间的相似度（如余弦相似度），显著提升准确性。

解题步骤详解

1. 文本预处理与输入构建

   • 对输入的两段文本（例如句子A和句子B）进行分词，并添加特殊标记：[CLS]置于开头，[SEP]分隔句子。
   • 例如：句子A：“今天天气很好”，句子B：“阳光明媚” → 输入序列：[CLS] 今 天 天 气 很 好 [SEP] 阳 光 明 媚 [SEP]。
   • 生成对应的输入ID序列、段落类型编码（区分A和B）及注意力掩码（区分有效词与填充符）。

2. BERT编码生成句向量

   • 将预处理后的输入序列输入BERT模型，获取最后一层隐藏状态（每个词对应的向量）。
   • 常用句向量生成策略：
     • CLS标记向量：直接使用[CLS]位置的输出向量作为整个句子的表示。
     • 词向量平均池化：对所有词向量取平均值（忽略[CLS]和[SEP]）。
     • 注意力池化：根据词重要性加权平均，需额外训练注意力层。
   • 实践中，CLS向量因预训练时已学习句子级语义，常作为默认选择。

3. 相似度计算与优化

   • 得到句子A和B的向量表示后，计算余弦相似度：

\[ \text{相似度} = \frac{\mathbf{v}_A \cdot \mathbf{v}_B}{\|\mathbf{v}_A\| \|\mathbf{v}_B\|} \]

 值越接近1，语义越相似。  

• 微调优化：针对特定领域数据，可进一步微调BERT：
  • 将句向量输入全连接层，输出相似度分数，与人工标注的相似度标签（如0-1连续值或离散等级）计算均方误差或交叉熵损失。
  • 联合训练编码器和分类层，使向量空间更适配任务需求。

4. 高级策略与实践技巧
   • 孪生网络结构：共享权重的双塔BERT分别编码两个句子，避免交互计算，适合大规模检索。
   • 交叉编码器：将两句子拼接后输入BERT，直接输出相似度分数，精度更高但计算量大。
   • 困难样本挖掘、对比学习等策略可进一步提升模型区分细粒度语义差异的能力。

总结
该算法通过BERT的深层语义编码能力，将文本映射到向量空间，利用几何关系量化语义相似性。关键点在于句向量生成策略的选择与任务适配的微调，平衡效率与精度需求。