NLP任务：语义相似数据准备及Python实现

NLP任务：语义相似数据准备及Python实现

在自然语言处理（NLP）中，语义相似数据的准备是一个常见的任务。语义相似性是指两个句子或文本之间的意思或含义有一定的相似度。准备语义相似数据有助于训练和评估各种NLP模型，如文本分类、句子匹配和机器翻译等。本文将介绍如何使用Python来准备语义相似数据，并提供相应的源代码示例。

1. 语义相似度计算

在准备语义相似数据之前，我们需要一种方法来计算文本之间的语义相似度。一种常见的方法是使用词向量模型，如Word2Vec或GloVe，来表示句子中的单词，并计算句子之间的相似度。这里我们使用预训练的Word2Vec模型来计算语义相似度。

首先，我们需要下载预训练的Word2Vec模型。可以在互联网上找到一些公开可用的预训练模型，如Google的Word2Vec模型。下载完成后，我们可以使用Python中的gensim库加载该模型并计算句子之间的相似度。

from gensim.models import KeyedVectors

# 加载预训练的Word2Vec模型
model = KeyedVectors.load_