很前沿的技术，希望大家多多看看啊，我也对此有研究

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

基于差分优化语义相似度模型的智能组卷系统.pdf

基于语义相似度的评价方法 概率潜在语义分析

语义相似度任务数据训练集、验证集、测试集。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，用于判断两个问题的语义是否相同。

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