一、语义相似度计算的技术演进与核心挑战

语义相似度计算是自然语言处理（NLP）的基础任务之一，其核心目标是通过量化文本间的语义关联程度，解决信息检索、问答系统、文本分类等场景中的匹配问题。传统方法依赖词法匹配（如TF-IDF、余弦相似度），但无法捕捉上下文依赖的深层语义。例如，句子”苹果公司推出新款手机”与”iPhone 15发布”在词法层面差异显著，但语义高度相关。

深度学习技术的引入推动了语义相似度计算的范式转变。基于词向量的方法（如Word2Vec、GloVe）通过分布式表示捕捉词语的语义特征，但无法解决多义词问题。例如，”bank”在金融语境和地理语境中的词向量可能接近，导致语义歧义。预训练语言模型（如BERT、RoBERTa）通过上下文感知的编码方式，显著提升了语义表示的准确性，成为当前主流方案。

实际应用中仍面临三大挑战：1）领域适配性，通用模型在垂直领域（如医疗、法律）表现下降；2）长文本处理，超长文档的语义压缩与匹配效率；3）多模态融合，图像、音频与文本的跨模态相似度计算。这些挑战驱动了技术迭代的持续深化。

二、主流语义相似度计算方法详解

1. 基于词向量的静态表示方法

Word2Vec通过Skip-gram或CBOW模型学习词语的上下文分布，生成低维稠密向量。例如，使用Gensim库训练词向量：

from gensim.models import Word2Vec
sentences = [["apple", "company", "launches"], ["iphone", "15", "released"]]
model = Word2Vec(sentences, vector_size=100, window=5, min_count=1)
similarity = model.wv.similarity("apple", "iphone")  # 输出语义相似度

该方法的问题在于：1）无法处理未登录词；2）忽略词语顺序；3）静态向量无法适应上下文变化。GloVe通过全局词频统计优化了共现矩阵的分解，但本质仍属于静态表示。

2. 上下文感知的预训练模型

BERT通过Transformer架构的双向编码，结合掩码语言模型（MLM）和下一句预测（NSP）任务，生成上下文相关的词嵌入。例如，使用HuggingFace的BERT模型计算句子相似度：

from transformers import BertTokenizer, BertModel
import torch
tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased')
model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased')
sent1 = "The cat sits on the mat"
sent2 = "A kitten lies on the rug"
inputs1 = tokenizer(sent1, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
inputs2 = tokenizer(sent2, return_tensors="pt", padding=True, truncation=True)
with torch.no_grad():
    outputs1 = model(**inputs1)
    outputs2 = model(**inputs2)
# 取[CLS]标记的隐藏状态作为句子表示
sent1_emb = outputs1.last_hidden_state[:, 0, :]
sent2_emb = outputs2.last_hidden_state[:, 0, :]
# 计算余弦相似度
from torch.nn.functional import cosine_similarity
similarity = cosine_similarity(sent1_emb, sent2_emb)

BERT的局限性在于：1）计算资源消耗大；2）对长文本的处理需截断或分层；3）领域迁移需微调。针对这些问题，衍生出如Sentence-BERT（SBERT）等优化方案，通过孪生网络结构直接输出句子嵌入。

3. 混合架构与多模态融合

近年来的研究趋向于混合静态词向量与动态上下文表示。例如，结合GloVe与BERT的层级编码模型，在低层使用词向量捕捉局部语义，高层使用Transformer捕捉全局依赖。多模态场景下，CLIP模型通过对比学习统一文本与图像的嵌入空间，实现跨模态相似度计算：

# 伪代码示例：CLIP跨模态相似度
from transformers import CLIPProcessor, CLIPModel
processor = CLIPProcessor.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
model = CLIPModel.from_pretrained("openai/clip-vit-base-patch32")
image_path = "cat.jpg"
text = "A photo of a cat"
inputs = processor(images=image_path, text=text, return_tensors="pt", padding=True)
with torch.no_grad():
    outputs = model(**inputs)
# 计算图像与文本的相似度
logits_per_image = outputs.logits_per_image  # 形状为[1, 1]
similarity = logits_per_image.item()

三、实践中的优化策略与案例分析

1. 领域适配的微调方法

垂直领域（如医疗）的语义相似度需通过领域数据微调模型。以BioBERT为例，其在BERT基础上使用PubMed摘要和PMC全文进行继续预训练，显著提升了医学文本的匹配效果。微调步骤包括：

1. 构建领域数据集：标注医学问答对或文献引用关系；
2. 设计微调任务：如二元分类（相似/不相似）或回归（相似度分数）；
3. 选择优化器：AdamW配合学习率调度（如线性预热+余弦衰减）；
4. 评估指标：除准确率外，需关注AUC-ROC和平均精度（AP）。

2. 长文本处理的分层策略

对于超长文档（如论文、法律合同），可采用分层编码：

1. 段落级编码：使用BERT生成每个段落的嵌入；
2. 文档级聚合：通过注意力机制或平均池化合并段落表示；
3. 相似度计算：比较文档级嵌入的余弦相似度。

实验表明，分层策略在DUC2004长文本摘要数据集上，相比直接截断，ROUGE-1分数提升12%。

3. 效率优化的量化与剪枝

为降低模型推理延迟，可采用以下方法：

1. 量化：将FP32权重转为INT8，模型体积缩小4倍，速度提升2-3倍；
2. 剪枝：移除注意力头中权重绝对值较小的连接，如BERT的Head Pruning；
3. 知识蒸馏：用大模型（如BERT-large）指导小模型（如DistilBERT）训练。

在GLUE基准测试中，DistilBERT保留了97%的性能，但推理速度提升60%。

四、未来趋势与开发者建议

语义相似度计算正朝着多模态、低资源、可解释性方向发展。开发者可关注以下方向：

1. 探索图神经网络（GNN）与语义相似度的结合，利用知识图谱增强语义关联；
2. 研究少样本/零样本学习，降低对标注数据的依赖；
3. 开发轻量化模型，适配边缘设备（如手机、IoT设备）的实时计算需求。

实践建议包括：1）优先选择预训练模型（如SBERT）作为基线；2）针对领域特点设计数据增强策略（如回译、同义词替换）；3）建立持续评估体系，监控模型在生产环境中的性能衰减。

语义相似度计算作为NLP的核心能力，其技术演进深刻影响着信息处理的效率与质量。从词向量到预训练模型，从单模态到多模态，每一次突破都为开发者提供了更强大的工具。未来，随着模型压缩、多模态融合等技术的成熟，语义相似度计算将在更多场景中发挥关键作用，推动NLP应用向智能化、精细化方向发展。