基于 FastText、dlib 和 CppJieba 的中文语义相似度计算实践

在自然语言处理（NLP）领域，语义相似度计算是许多任务的核心，例如问答系统、文本检索和推荐系统。然而，中文因缺乏显式分词和复杂的语义结构，实现高效的语义对比具有一定挑战性。
本文将介绍如何结合 CppJieba（高效中文分词工具）、FastText（词向量模型）和 dlib（机器学习库），构建一个轻量级中文语义相似度计算系统。通过代码实践和理论分析，读者将掌握从分词到语义向量化再到相似度计算的全流程。

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技术选型与架构

1. 工具简介

• CppJieba：基于 C++ 的高性能中文分词工具，支持精确模式、全模式和搜索引擎模式。

• FastText：Facebook 开源的词向量训练工具，支持快速训练和加载预训练模型。

• dlib：跨平台的 C++ 机器学习库，提供高效的矩阵运算和相似度计算接口。

2. 系统架构

整个流程分为三个阶段：

1. 分词阶段：CppJieba 对中文文本进行精确分词。

2. 向量化阶段：FastText 将分词结果转换为句向量（词向量平均）。

3. 相似度计算阶段：dlib 计算两个句向量的余弦相似度。

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实现步骤详解

1. 环境配置

依赖安装

# 安装 CppJieba
git clone https://github.com/yanyiwu/cppjieba.git
cd cppjieba && m