1. 本选题研究的目的及意义
#本选题研究的目的及意义语义相似度计算是自然语言处理领域的核心问题之一，旨在量化两个文本单元之间的语义相似程度。
近年来，随着信息技术的飞速发展，文本数据呈现爆炸式增长，如何高效准确地理解和分析这些海量文本数据成为亟待解决的难题。
语义相似度计算作为文本理解和分析的关键技术，能够有效地应用于信息检索、机器翻译、文本分类、问答系统等多个领域，因此对其进行深入研究具有重要的理论意义和现实价值。
2. 本选题国内外研究状况综述
#本选题国内外研究状况综述语义相似度计算一直是自然语言处理领域的热点研究问题，国内外学者对此进行了大量的研究，并取得了丰硕的成果。
1. 国内研究现状
国内学者在语义相似度计算方面取得了一定的进展，特别是在中文文本处理方面。
3. 本选题研究的主要内容及写作提纲
#本选题研究的主要内容及写作提纲
1. 主要内容
本研究将从以下几个方面对语义相似度计算方法进行深入研究：1.语义相似度计算的基本概念:阐述语义的定义、层次结构以及语义相似度的定义，并介绍相似度计算与距离度量的关系。
4. 研究的方法与步骤
本研究将采用文献研究、理论分析、实验研究等方法，按照以下步骤逐步开展：
1.文献调研与综述:广泛查阅国内外相关文献，系统梳理语义相似度计算方法的发展历程、研究现状、主要方法以及应用领域，为本研究提供理论基础和参考依据。
2.理论分析与方法选择:深入分析不同语义相似度计算方法的基本原理、优缺点以及适用场景，并结合本研究的目标和内容，选择合适的语义相似度计算方法进行研究。
3.实验设计与数据准备:设计科学合理的实验方案，选择合适的公开数据集或构建新的数据集，并对数据进行预处理，为实验研究做好准备。
5. 研究的创新点
本研究致力于在语义相似度计算方法方面进行深入探索，力求在以下方面取得创新性成果：
1.深入比较分析:系统比较分析传统方法和基于深度学习的语义相似度计算方法，揭示不同方法的内在联系、区别以及适用场景，为选择合适的语义相似度计算方法提供参考依据。
2.探索改进方案:针对现有语义相似度计算方法的不足，探索改进方案，例如结合上下文信息、引入外部知识等，以提升语义相似度计算的准确性和鲁棒性。
3.拓展应用领域:探索语义相似度计算方法在其他领域的应用，例如推荐系统、情感分析等，以进一步拓展其应用价值。
6. 计划与进度安排
第一阶段 （2024.12~2024.1）确认选题，了解毕业论文的相关步骤。
第二阶段（2024.1~2024.2）查询阅读相关文献，列出提纲
第三阶段（2024.2~2024.3）查询资料，学习相关论文
7. 参考文献（20个中文5个英文）
[1]徐琳宏,黄萱菁,林鸿飞.文本语义相似度计算研究综述[J].软件学报,2021,32(04):976-1012.
[2]李晓光,李世奇,刘挺.短文本语义相似度计算研究进展与展望[J].自动化学报,2021,47(11):2538-2562.
[3]史彦军,白硕.短文本语义相似度计算研究进展[J].计算机科学,2017,44(01):1-7 29.
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