具体的实现可以移步我的另一篇文章。其中，是基础也是关键，它直接影响后续句子向量的计算准确性和相似度计算的效果。获取词向量主要是通过预先训练好的Word2Vec模型实现的。这些模型通过大规模文本数据集训练获得，能够将单词转换为固定维度的稠密向量。这些向量能够在多维空间中表示单词的语义信息，即通过向量的距离来反映词义的相近程度。使用预训练的Word2Vec模型不仅可以节省大量的时间和计算资源，而且使我

根据文本内容获取对应的词向量列表 计算并输出两个句子的相似度 对句子进行分词处理计算两个句子的相似度 计算两个向量的余弦相似度 计算一组向量的平均值向量