比较两条曲线相似度_比较不同语境下BERT生成的词向量相似度

比较两条曲线相似度可以用多种方法，其中一种常见的方法是计算曲线间的欧几里得距离或曼哈顿距离。具体而言，可以将两条曲线上相同位置的点作为向量的元素，然后计算这两个向量之间的距离。距离越小则表示两条曲线越相似。

比较不同语境下BERT生成的词向量相似度则需要使用余弦相似度等方法。具体而言，可以将两个词的BERT生成的词向量作为向量的元素，然后计算这两个向量之间的余弦相似度。余弦相似度的取值范围在-1到1之间，值越大表示两个向量越相似。

需要注意的是，在比较不同语境下BERT生成的词向量相似度时，需要使用相同的BERT模型和预训练参数，以保证结果的可比性。