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本的深层语义信息，实
现了较高的相似度计算精度。江苏师范大学的研究者提出了利用《新华字典》构建向量空间来做中
文文本语义相似度分析的方法，该方法在中文文本相似度计算方面取得了显著的效果。放眼国外，
Google 的研究者提出了 Word2Vec 算法，该算法将词语表示为高维向量空间中的点，通过计算点之
间的距离来衡量词语之间的相似度。Word2Vec 算法在文本相似度计算领域具有广泛的影响。斯坦
福大学等机构的研究者提出了 BERT 模型，该模型通过大量的无监督学习来捕捉文本的上下文信
息，可以实现高精度的文本相似度计算。BERT 模型在多项自然语言处理任务中均取得了优异的表
现。
2.5 本章小结
本章主要介绍了本项目中使用的四种关键技术与模型。这些技术主要基于大型语言模型，并且
依赖于 RAG 技术的原理。介绍了知识抽取技术，它利用先进的自然语言处理技术从文本中提取有意
义的信息和知识，随后讨论了文本处理中所使用的 RAG 技术，该技术可以显著提高大型语言模型在
专业领域的性能，增强信息检索的准确性和效率。最后探讨了在文本比对过程中所需的相似度计算
方法，这对于评估文本之间的相似程度至关重要。
非结构化文本数据通常非常
