使用bert_base_chinese实现文本语义相似度计算

本文选择将模型下载到本地,进行离线分析计算,也可以使用在线下载,但本文略过

1 下载bert_base_chinese

下载地址:https://huggingface.co/google-bert/bert-base-chinese/tree/main

下载图上红框内的四个文件,并按照下图的目录结构放置

bert-base-chinese文件夹里放

2 代码

python 复制代码
import torch
from transformers import BertTokenizer, BertModel
from torch.nn.functional import cosine_similarity

# 初始化分词器和模型
vocab_file = 'D:/code/python/rpa/vocab.txt'
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained(vocab_file)
model = BertModel.from_pretrained('D:/code/python/rpa/bert-base-chinese')

def get_bert_embeddings(text):
    # 对文本进行分词
    inputs = tokenizer(text, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True, max_length=512)
    # 获取BERT的输出
    with torch.no_grad():
        outputs = model(**inputs)
    # 获取最后一层的隐藏状态
    last_hidden_states = outputs.last_hidden_state
    # 取[CLS]标记的输出作为句子的表示
    sentence_embedding = last_hidden_states[:, 0, :]
    return sentence_embedding

# 计算两个文本的语义相似度
def calculate_similarity(text1, text2):
    emb1 = get_bert_embeddings(text1)
    emb2 = get_bert_embeddings(text2)
    
    # 计算余弦相似度
    # 将emb1和emb2调整为(batch_size, 1, embedding_dim),以便使用cosine_similarity
    similarity = cosine_similarity(emb1.unsqueeze(1), emb2.unsqueeze(1), dim=2)
    return similarity.item()

# 主函数
def main(text1, text2):
    similarity = calculate_similarity(text1, text2)
    print(f"The semantic similarity between the texts is: {similarity}")

text1 = '我的身体很健康'
text2 = '我没有生病'
main(text1, text2)
bash 复制代码
# result
The semantic similarity between the texts is: 0.8934338092803955
相关推荐
阿坡RPA12 小时前
手搓MCP客户端&服务端:从零到实战极速了解MCP是什么?
人工智能·aigc
用户277844910499312 小时前
借助DeepSeek智能生成测试用例:从提示词到Excel表格的全流程实践
人工智能·python
机器之心12 小时前
刚刚,DeepSeek公布推理时Scaling新论文,R2要来了?
人工智能
算AI14 小时前
人工智能+牙科:临床应用中的几个问题
人工智能·算法
凯子坚持 c15 小时前
基于飞桨框架3.0本地DeepSeek-R1蒸馏版部署实战
人工智能·paddlepaddle
你觉得20515 小时前
哈尔滨工业大学DeepSeek公开课:探索大模型原理、技术与应用从GPT到DeepSeek|附视频与讲义下载方法
大数据·人工智能·python·gpt·学习·机器学习·aigc
8K超高清15 小时前
中国8K摄像机:科技赋能文化传承新图景
大数据·人工智能·科技·物联网·智能硬件
hyshhhh16 小时前
【算法岗面试题】深度学习中如何防止过拟合?
网络·人工智能·深度学习·神经网络·算法·计算机视觉
薛定谔的猫-菜鸟程序员16 小时前
零基础玩转深度神经网络大模型:从Hello World到AI炼金术-详解版(含:Conda 全面使用指南)
人工智能·神经网络·dnn
币之互联万物16 小时前
2025 AI智能数字农业研讨会在苏州启幕,科技助农与数据兴业成焦点
人工智能·科技