对问题的BERT embedding向量做余弦相似度

对问题的BERT embedding向量做余弦相似度可以用于问答系统中的答案匹配。具体做法是，首先将问题和文本段落分别输入到BERT模型中，得到它们的embedding向量表示。然后，对于每个答案候选项，同样将其输入到BERT模型中，得到其embedding向量表示。接着，通过计算问题embedding向量和每个答案候选项embedding向量之间的余弦相似度，找到相似度最高的答案。余弦相似度的取值范围是[-1, 1]，越接近1代表两个向量越相似，越接近-1代表两个向量越不相似。因此，余弦相似度可以用于度量问题和答案之间的相似度，从而判断答案的正确性。