摘要
语义相似度计算是自然语言处理领域的核心任务之一，旨在量化文本之间意义的接近程度。
近年来，随着互联网和人工智能的快速发展，海量文本数据的涌现对语义相似度计算提出了更高的要求，同时也为其提供了前所未有的机遇。
本文首先介绍了语义相似度计算的基本概念、研究意义以及应用领域，并对现有的语义相似度计算方法进行分类概述。
然后，重点阐述了基于传统方法和基于深度学习的语义相似度计算方法，并对各种方法的优缺点进行比较分析。
最后，总结了语义相似度计算方法面临的挑战，并展望了未来的研究方向。
关键词：语义相似度；自然语言处理；深度学习；词向量；文本匹配
随着互联网技术的飞速发展和普及，全球数据呈现爆炸式增长，其中文本数据占据了相当大的比例。
如何有效地理解和分析这些海量文本数据成为了当前信息科学领域的关键问题之一。
语义相似度计算作为自然语言处理领域的基础性任务，旨在量化文本之间意义的接近程度，为文本检索、问答系统、机器翻译、文本摘要等应用提供了重要的技术支撑。
语义相似度计算是指计算两个文本片段之间在语义上的相似程度，其目标是将人类对语言的理解能力转化为计算机可以处理的计算模型。
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