Transformer, 大模型, 计算相似度, 自然语言处理, 文本分析, BERT, Sentence-BERT
1. 背景介绍
在当今数据爆炸的时代，文本数据已成为重要的信息资源。如何有效地理解和分析文本信息，是自然语言处理 (NLP) 领域的核心问题之一。计算句子相似度是文本分析中一项基础任务，它广泛应用于信息检索、文本分类、问答系统、机器翻译等领域。传统的句子相似度计算方法通常依赖于词袋模型或 TF-IDF 等方法，但这些方法难以捕捉句子之间的语义关系和上下文信息。
近年来，随着深度学习的兴起，基于 Transformer 的大模型在 NLP 领域取得了突破性进展。Transformer 架构能够有效地学习句子中的长距离依赖关系，并捕捉复杂的语义信息。因此，基于 Transformer 的大模型在计算句子相似度方面展现出优异的性能。
2. 核心概念与联系
2.1 Transformer 架构
Transformer 架构由编码器 (Encoder) 和解码器 (Decoder) 组成。编码器负责将输入句子编码成一个固定长度的向量表示，解码器则根据编码后的向量表示生成输出句子。Transformer 架构的核心是自注意力机制 (Self-Attention)，它能够学习句子中每个词与其他词之间的关系，从而捕捉句子中的上下文信息。