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（如 Word2Vec、GloVe 等）和基于主题模型的方法（如 LDA、PLSA 等）。最后是基于机器学习的方
法分类，这种方法利用机器学习算法来训练模型，通过模型来预测文本之间的相似度。常见的基于
机器学习的方法有支持向量机（SVM）、神经网络等。
目前，在国内外，文本相似度计算已经取得了丰富的成果。国内方面，清华大学等机构的研究
者提出了基于深度学习的文本相似度计算方法，利用神经网络模型来捕捉文本的深层语义信息，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
