语料准备：准备一个包含大量中文文本的语料库。这些文本可以是新闻文章、论坛帖子、社交媒体更新、维基百科条目等。确保语料库覆盖了多种主题和风格，以便训练模型能够更好地理解和捕捉中文的语义信息。
文本预处理：对原始文本进行预处理，包括分词、去除停用词、转换为小写字母等。这有助于降低噪音并提高训练效果。
训练词向量：使用词嵌入模型（如 Word2Vec、GloVe 或 FastText）在预处理后的语料库上训练词向量。这些模型可以将每个词映射到一个固定长度的向量，词语间的语义相似度可以通过计算它们向量之间的距离来衡量。
构建矢量数据库：将训练得到的词向量存储在矢量数据库中，例如 Annoy、Faiss 或 Milvus。这些数据库专门用于高效存储和查询大量高维向量，能够在保证查询速度的同时节省内存。
计算句子向量：为了比较句子的语义相似度，需要将句子表示为向量。有多种方法可以将词向量组合成句子向量，例如取词向量的平均值、使用 TF-IDF 加权求和、或者使用更复杂的方法，如句子嵌入模型（如 Sentence-BERT）。
查询相似句子：给定一个查询句子，首先计算其句子向量，然后在矢量数据库中查找与之最相似的句子。可以使用余弦相似度、欧几里得距离等度量方法来衡量句子向量间的相似度。
评估结果：为了评估语义相似度比较的效果，可以使用标注过的数据集（如 STS-B、LCQMC等）进行测试。这些数据集包含成对的句子以及它们之间的语义相似度得分。通过计算模型预测的相似度得分与人工标注得分之间的相关性，可以评估模型的性能。
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