语义相似度在自然语言处理领域中扮演着重要角色，特别是在文本匹配任务中。理解文本的高层含义，即语义，对于计算不同文本之间的相似性至关重要。本文旨在总结语义相似度计算的一些常见方法以及在文本匹配中的应用。 语义相似度衡量的是两个文本片段之间的相似程度，主要用于短文本的相似性比较。计算语义相似度通常采用余弦距离或归一化后的欧氏距离，这些方法在高维空间中较为有效。公式（1）展示的是余弦距离，公式（2）给出的是归一化欧氏距离。通过公式（3）可以发现，当向量归一化后，欧式距离等同于余弦距离。 在度量模型性能时，常用评价标准包括斯皮尔曼排序相关性、AUC（曲线下面积）和F1分数。斯皮尔曼排序相关性系数可用于衡量模型预测与真实相似度分数之间的相关性。AUC衡量的是ROC曲线下的面积，而F1分数则综合考虑了模型的准确率与召回率。选择评价指标时需考虑业务目标。 统计学方法中的BM25和LCS（最长公共子序列/子串）是经典的文本相似度计算方法。BM25基于统计学原理计算文本与文档之间的相似度，而LCS适用于快速匹配没有任何语义关联的短文本。 深度学习方法在句子向量表达方面取得了显著进展。无监督方法如Skip-Thought，通过类似Word2Vec的Skip-gram方法预测前后句子，进行句子级别的向量化。有监督方法如Infer-Sent在SNLI数据集上进行实验，设计了多种Sentence Encoder结构，包括LSTM、GRU、BiGRU等，用于捕捉句子间的语义关系。 BERT的出现极大地推动了语义相似度计算的进展。基于BERT的方法如SBERT、BERT-Flow等，通过对比学习等技术优化了模型性能。最大似然估计（MLE）方法利用已知样本结果信息推断最优模型参数。此外，BERT-whiting、SimCSE等技术进一步提高了模型的泛化能力和效率。 语义相似度计算在推荐系统、搜索引擎优化、文本摘要、问答系统等多个领域有广泛应用。正确计算文本之间的相似度有助于提高这些系统的性能，为用户提供更精准、相关性更高的信息。