Bert基础(十九)--Bert实战：文本相似度匹配_bert文本相似度

文本匹配是指计算机系统识别和确定两段文本之间关系的任务。这个概念非常广泛，涵盖了各种场景，其中文本之间的关系可以是有相似度、问答、对话、推理等。在不同的应用场景下，文本匹配的具体定义可能会有所不同。
以下是几种常见的文本匹配任务及其特点：

1. 文本相似度计算：计算两个文本之间的相似程度，例如判断两个句子是否表达相同或相似的意思。
2. 问答匹配：将用户提出的问题与数据库中的答案进行匹配，以提供正确的信息。
3. 对话匹配：在对话系统中，识别用户输入的文本与系统回复之间的匹配关系，以确保对话的连贯性和准确性。
4. 文本推理：根据给定的文本内容推断出新的信息或结论。
   此外，像抽取式机器阅读理解和多项选择这样的任务，其本质也是文本匹配。在这些任务中，系统需要理解文本内容，并将其与问题或选项进行匹配，以确定正确答案。
   总之，文本匹配是自然语言处理中的一个重要概念，广泛应用于信息检索、机器翻译、文本生成、对话系统等多个领域。随着技术的发展，文本匹配的算法和模型也在不断进步，以更准确地理解和匹配文本内容。

本次先介绍最简单的文本相似度计算的任务，后面将其他的信息检索、机器翻译、文本生成、对话系统等任务进行实战。

基本步骤：