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间的距离来衡量词语之间的相似度。word2vec 算法在文本相似度计算领域具有广泛的影响。斯坦
福大学等机构的研究者提出了 bert 模型，该模型通过大量的无监督学习来捕捉文本的上下文信
息，可以实现高精度的文本相似度计算。bert 模型在多项自然语言处理任务中均取得了优异的表
现。
25 本章小结
本章主要介绍了本项目中使用的四种关键技术与模型。这些技术主要基于大型语言模型，并且
依赖于 rag 技术的原理。介绍了知识抽取技术，它利用先进的自然语言处理技术从文本中提取有意
义的信息和知识，随后讨论了文本处理中所使用的 rag 技术，该技术可以显著提高大型语言模型在
专业领域的性能，增强信息检索的准确性和效率。最后探讨了在文本比对过程中所需的相似度计算
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