语义相似度任务-LCQMC数据集下载。LCQMC 是哈尔滨工业大学在自然语言处理国际顶会 COLING2018 构建的问题语义匹配数据集，其目标是判断两个问题的语义是否相同。

中文文本相似度讨算是中文信息处理相关研究领域中的重要基础， 在信息检索、 知识挖掘、 舆情分析等领域中有着广泛应用。 目前的中文文本相似度计算方 法大多是从文本的字形层面而不是从文本内容语义理解上计算文本间的相似度，这样得到的相似度值往往与人们的主观理解不一致。 本文深入分析和研究了当前 基于语义的中文文本相似度计算方法， 并针对方法中存在的问题进行改进， 使计 算得到的相似度能够更为准确地反映中文文本间的话义相似性。

很前沿的技术，希望大家多多看看啊，我也对此有研究

语义相似性数据集，数据量：训练集 (238,766)，验证集 (8,802)，测试集 (12,500)

暹罗深度神经网络的语义相似性。 该存储库包含Tensorflow中的暹罗神经网络的实现，该实现基于3种不同的主要深度学习架构构建： 卷积神经网络 递归神经网络 多头注意力网络 创建该存储库的主要原因是将GitHub上主要基于CNN和RNN架构构建的Siamese神经网络的知名实现方案与基于Transformer模型最初由提出的基于多头注意力机制构建的Siamese神经网络进行比较，这论文。 。 支持的数据集 当前版本的管道支持使用3个数据集： :NEW_button: 对抗自然语言推论（ANLI）基准： ， 安装 资料准备 为了下载数据，请执行以下命令（此过程可能需要一段时间，具体取决于您的网络吞吐量）：

基于遗传算法的词语语义相似度计算研究.pdf

基于Pytorch的中文语义相似度匹配模型 基于Pytorch的中文语义相似度匹配模型 本项目将持续更新，对比目前业界主流文本匹配模型在中文的效果 运行环境：python3.7，pytorch1.2，transformers2.5.1 数据集采用LCQMC数据（将一个句子对进行分类，判断两个句子的语义是否相同（二分类任务）），因数据存在涉嫌嫌疑，故不提供下载，需要者可向官方提出数据申请 ，将数据解压到数据文件夹即可。模型评价指标为：ACC，AUC以及预测总计耗时。 嵌入：本项目输入都统一采用分字策略，故通过维基百科中文语料，训练了字向量作为嵌入。训练语料，矢量模型以及词表，可通过百度网盘下载。链接： : 提取码：s830 模型文件：本项目训练的模型文件（不一定最优，可通过超参继续调优），也可通过网盘下载。链接： : 提取码：s830 测试集结果对比： 模型 行政协调会 AUC 耗时（s

已经处理好三个文件包括：lcqmc_dev.txt lcqmc_test.txt lcqmc_train.txt，格式如下： 有狂三这张高清的 这张高清图，谁有 0 英雄联盟什么英雄最好 英雄联盟最好英雄是什么 1 这是什么意思，被蹭网吗 我也是醉了，这是什么意思 0 现在有什么动画片好看呢？ 现在有什么好看的动画片吗？ 1

SIF：一种简单但是有效的词向量计算余弦相似度的方法，利用了tfidf等知识。

在NLP中孪生网络基本是用来计算句子间的语义相似度的。其结构如下在计算句子语义相似度的时候，都是以句子对的形式输入到网络中，孪生网络就是定义两个网络结构分别来表征句子对中的句子，然后通过曼哈顿距离，欧式距离，余弦相似度等来度量两个句子之间的空间相似度。孪生网络又可以分为孪生网络和伪孪生网络，这两者的定义：孪生网络：两个网络结构相同且共享参数，当两个句子来自统一领域且在结构上有很大的相似度时选择该模型；伪孪生网络：两个网络结构相同但不共享参数，或者两个网络结构不同，当两个句子结构上不同，或者来自不同的领域，或者时句子和图片之间的相似度计算时选择该模型；另外孪生网络的损失函数一般选择Contras