【摘 要】
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自然语言处理（Natural language processing,NLP）的发展和应用是现代科技发展中重要的一环,短文本语义相似度计算广泛应用于NLP任务中,是NLP领域的基础,其重要性不言而喻。所以说大力研究和改进文本语义相似度计算方法,是现代科技发展的重要任务之一。本文采用深度学习方法计算短文本语义相似度,将训练后的深度学习模型作为文本编码器对文本编码,然后计算编码后的文本向量间的距离,最
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自然语言处理（Natural language processing,NLP）的发展和应用是现代科技发展中重要的一环,短文本语义相似度计算广泛应用于NLP任务中,是NLP领域的基础,其重要性不言而喻。所以说大力研究和改进文本语义相似度计算方法,是现代科技发展的重要任务之一。本文采用深度学习方法计算短文本语义相似度,将训练后的深度学习模型作为文本编码器对文本编码,然后计算编码后的文本向量间的距离,最终将获得的距离数值作为文本相似度计算值。本文的主要工作如下:（1）基于卷积神经网络（Convolutional neural network,CNN）和门控循环单元（Gated recurrent unit,GRU）提出了COV-BIGRU文本编码器,COV-BIGRU编码器可以同时提取文本中重要语义信息和文本序列信息,在克服了CNN无法提取序列信息的同时,也克服了循环神经网络（Recurrent neural network,RNN）及长短期记忆网络（Long Short-term Memory,LSTM）等RNN变体无法有效提取文本中重要语义信息的缺点。最后将COV-BIGRU文本编码器与常用的深度学习文本编码器做对比实验,采用了Quora数据集,MSRP数据集和Sick数据集做验证,最终结果表明COVBIGRU编码器在三个数据集上的F1值均为最高值,其中在Quora数据集中F1值为90.02%,比LSTM编码器高出了8.39%,比CNN编码器F1值提高了4.2%。（2）基于深度学习文本相似度计算模型和Elasticsearch搜索引擎技术,设计并实现了基于语义相似度算法的搜索系统,该系统可以在数据库中不存在用户搜索内容的情况下为用户返回数据库中与用户搜索内容语义相似的内容。
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