python词组语义相似度_【NLP】BERT语义相似度计算
时间: 2023-10-08 09:04:02 浏览: 123
BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)是一种预训练语言模型,适用于各种自然语言处理任务,其中包括词组语义相似度计算。
BERT的主要思想是利用Transformer模型来捕捉句子中的上下文信息,从而更好地理解每个词的含义。在词组语义相似度计算中,我们可以使用BERT模型来计算两个词组之间的相似度得分。
具体来说,我们可以将两个词组输入到BERT模型中,获取它们的表示向量,然后通过余弦相似度计算它们之间的相似度得分。具体实现可以使用Python编程语言和PyTorch深度学习框架。
以下是一个示例代码:
```python
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
def get_similarity_score(text1, text2):
encoded_text = tokenizer(text1, text2, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
outputs = model(**encoded_text)
embeddings = outputs.last_hidden_state[:, 0, :]
similarity_score = torch.nn.functional.cosine_similarity(embeddings[0], embeddings[1], dim=0)
return similarity_score.item()
# 示例用法
text1 = "python词组语义相似度"
text2 = "NLP中的BERT语义相似度计算"
similarity_score = get_similarity_score(text1, text2)
print("相似度得分:", similarity_score)
```
这里我们使用了BERT的预训练模型和预训练分词器,对输入的两个文本进行编码并获取它们的表示向量,然后使用余弦相似度计算它们之间的相似度得分。
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