基于BERT的上市公司问答相似度计算 - 完整数据+代码

在自然语言处理领域，文本相似度计算是一个重要的任务，可以用于衡量两个文本之间的语义相似性。而基于预训练模型BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）的方法在文本相似度计算任务中取得了显著的成果。本文将介绍如何使用BERT模型来计算上市公司问答的相似度，并提供完整的数据和代码。

首先，我们需要准备数据集。我们选择了一个包含上市公司问答对的数据集，其中每个问答对都包含一个问题和对应的答案。数据集的格式如下：

问题1\t答案1
问题2\t答案2
...
问题N\t答案N

接下来，我们需要安装相关的库。我们将使用Hugging Face的transformers库来加载和使用BERT模型，以及scikit-learn库来计算相似度得分。

!pip install transformers
!pip install scikit-learn

首先，我们导入所需的库。

import torch
from transformers import BertTokenizer