1樓：瞎bb隊長
NLP問題的模型對語料的依賴非常大，通用的語料訓練出來的模型一般也就當個引數的初始化，需要結合自己領域的語料去做fine-tune.
既然要做文字相似，就要有標註的資料，包括相似語料的樣本，和不相似的語料樣本，然後可以通過triplet-loss 的方式去進行fine tune.
Google 公開的Bert 模型可以作為乙個初始化的模型輸入，後面接多層的全聯接. 然後使用自己的資料再繼續訓練。
2樓：Nick Cao
只想用詞向量的話那就baseline needs more love了解一下咯
可以去了解一些經典的natural language inference模型，比如：孿生網路，infersent等
匹配聚集, decomposable attention，ESIM， BIMPM等
粗暴一點那就bert咯
3樓：nlp小菜雞
無監督的方法就是構建各種文字的表示了，然後計算向量的距離，傳統的如詞袋模型，或者word2vec等，關於文字表示，可以參考https://
。監督的方法，可以試試siamese network，當然bert裡也提供了pair classification，也可以試試。
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