这些都极大地增加了计算文本语义相似度的难度。

但这个问题不解决不行，林灰知道计算文本语义相似度是一个很重要的分支领域。

在信息检索领域，语义文本相似性计算在文本分类、文本聚类和实体消歧等任务中发挥着重要作用；

在人工智能领域，也需要语义文本相似性算法来支持问答系统和智能检索等任务。

此外，语义文本相似性计算也被广泛用于自然语言处理任务中，如抄袭检测、文本总结和机器翻译。

总之，对语义文本相似性算法为代表的相似度模型研究具有重要的应用价值。

如果不解决计算文本语义相似度这个问题的话，跟别提如何更进一步的文本处理了。

抛开让机器区分相似文本这个问题不谈。

仅仅是想要机器识别文本这件事情就极其困难了。

自然语言一般就是说人类能理解的语言，比如看到的文字就是自然语言。

但当我们需要机器或者说计算机处理自然语言时。

机器/计算机却没办法直接理解这些符号汉字、字母、标点符号等。

这些符号必须先被数值化，然后才能输入计算机进行后续处理。

仅仅只是数值化之后也用途不大。

必须引入其他的一些内容来反应出词的属性。

就像我们不能从一个普普通通的代号知道这串数字究竟表示的是订阅、收藏还是打赏。

总之，仅仅是一个代号是看不出来每串数字对应的属性的。

这个问题也是计算文本语义相似度的一个研究热门之一。