个专利不谈。

　　仅仅是林灰在弄生成式文本摘要时顺手牵羊搞定的那个LH文本摘要准确度衡量模型也够牛掰的了。

　　如果这项技术能够被这个时空的研究团队所掌握的话，对于他们的研究也是有所助力的。

　　尽管林灰当初就把如何构建模型表达的已经足够清楚，就差手把手教了。

　　（构建模型的话首先要运用语言模型来评估算法生成语言的流畅度，然后使用相似度模型评估文本和摘要之间的语义相关性，最后为了有效评估实体、专有词的复现程度，引入原文信息量模型来评估）

　　但此时的研究人员似乎仍然很好奇林灰是怎么构建这一衡量标准的。

　　林灰记得先前伊芙·卡莉在他发的邮件中就表达了对于“LH文本摘要准确度衡量模型”究竟是如何构建的困惑。

　　林灰记得伊芙·卡莉当初除了好奇林灰是怎么搞定语料库这个问题之外。

　　其困惑主要集中在林灰究竟采用什么方法架构相似度模型的。

　　当知道世界最顶尖学府附属的研究机构的科研人员居然好奇这事，林灰还是意外的。

　　林灰踌躇满志地盖了一个“华丽的房子”。

　　原本以为这个时空人们会好奇林灰是怎么盖出这个房子的。

　　没想到反倒先被问道盖房子的木头是从哪开采的？

　　这就是林灰当初收到伊芙·卡莉邮件时的直观感受。

　　不过如果诚如伊芙·卡莉在邮件里介绍的那般，林灰也能理解伊芙·卡莉为什么困惑。

　　涉及到相似度模型的架构一般都是通过计算的方式。

　　通过计算语义文本相似度以衡量这两个文本的语义相似度。

　　一般来说，语义相似度值越小，两个文本之间的语义差异越大，它们在语义层面的相似度越低；

　　反之，该值越大，两个文本表达的语义越相似。

　　或许在人们看来，区分相似文本是很简单的一件事情啊？

　　这不是随便读一下就能搞定么？

　　但是要知道区分相似文本不是要人来区分，而是要机器区分相似文本。

　　涉及到相似度模型的构建确实不是容易的事情，毕竟人类语言表达是极其复杂的。

　　更遑论大部分专业性比较强的文章里文本中还存在许多同义词、缩略语、特指词和多变的句法结构。

　　这些都极大地增加了计算文本语义相似度的难度。

　　但这个问题不解决不行，林灰知道计算文本语义相似度是一个很重要的分支领域。

　　在信息检索领域，语义文本相似性计算在文本分类、文本聚类和实体消歧等任务中发挥着重要作用；

　　在人工智能领域，也需要语义文本相似性算法来支持问答系统和智能检索等任务。

　　此外，语义文本相似性计算也被广泛用于自然语言处理任务中，如抄袭检测、文本总结和机器翻译。

　　总之，对语义文本相似性算法为

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