自然语言处理相似度BERT

BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）是Google在2018年推出的一种预训练语言模型，全称为Transformer-based Language Model。它是基于Transformer架构的，特别设计用于解决自然语言处理（NLP）中的各种任务，如文本分类、命名实体识别、问答系统等。BERT的最大创新在于它的双向训练方法，它能够同时考虑输入序列的前后文信息，这使得它在理解文本上下文方面表现出色。

BERT的核心思想是通过大规模的无监督学习（ Masked Language Modeling 和 Next Sentence Prediction ）来预训练模型，然后在下游任务中微调，显著提升了NLP任务的性能。在相似度计算方面，BERT可以通过计算两个句子或短语的嵌入向量之间的余弦相似度来衡量它们的语义相似度，这是通过将输入序列转化为固定长度的向量并进行比较得出的。