基于BERT的句子相似度计算：利用Google BERT算法评估两句话的语义相近程度。

简介：
本研究采用Google BERT算法，旨在精确衡量与理解中文和英文句子间的语义相似性，提升机器对复杂语言结构及多义词的理解能力。 伯特相似度利用Google的BERT模型来计算语义相似性。该方法基于TensorFlow 1.0版本实现。其基本原理是将需要比较相似性的两个句子合并为一个输入，通过BERT模型获取整体编码信息，并经过全连接层进行降维处理后输出表示两者是否相似的概率。 ### 模型结构 #### 数据预处理 在使用BERT模型计算文本的语义相似度之前，必须先对数据进行预处理。例如，当需要对比两个句子：“如何得知关闭借呗”和“想永久关闭借呗”，首先会将这两个句子按照单词（token）拆分并重组： ``` [如 何 得 知 关 闭 借 呗][想 永 久 关 闭 借 呗] ``` 这样处理后的数据会被输入到BERT模型中进行进一步的计算。