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2024年3月13日发(作者：access自动获取excel数据)

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是一种预训练语言模型，可

以用于计算英文文本相似度。下面介绍一种使用BERT计算英文文本相似度的方法。

1. 首先需要准备好BERT模型，可以使用已有的预训练模型，如BERT-base、BERT-large等，

也可以自己训练模型。

2. 加载预训练模型，并对文本进行分词。可以使用BERT预训练模型中自带的tokenizer进

行分词，将文本转化为词向量表示。

3. 将文本的词向量输入到BERT模型中，经过多层Transformer网络的处理，得到文本的高

层次特征表示。

4. 计算文本的相似度，可以使用余弦相似度或欧氏距离等方法，计算两个文本之间的相似

度。

5. 根据相似度阈值，判断两个文本是否相似，可以应用于文本匹配、文本分类等任务。

下面是一个使用Hugging Face的Transformers库计算文本相似度的示例代码：

from transformers import BertTokenizer, BertModel

# 加载预训练模型和tokenizer

tokenizer = _pretrained('bert-base-uncased')

model = _pretrained('bert-base-uncased')

# 定义文本

text1 = "This is the first text."

text2 = "This is the second text."

# 对文本进行分词

input_ids1 = (text1, return_tensors='pt')

input_ids2 = (text2, return_tensors='pt')

# 将文本输入到BERT模型中

with _grad():

output1 = model(input_ids1)

output2 = model(input_ids2)

# 提取文本特征向量

last_hidden_state1 = output1[0]

last_hidden_state2 = output2[0]

# 计算相似度

similarity = _similarity(last_hidden_state1, last_hidden_state2)[0]

print(f"文本1和文本2的相似度为：{similarity}")

注意，以上代码仅为示例，实际使用需要根据具体情况进行修改和优化。


本文标签： 文本 相似 模型

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