通过医疗语料库 MedSTS，本研究旨在组建一种应用于医疗领域的语义文本相似度资源，为今后通过利用自然语言处理技术实现临床决策提供便利。

Aug, 2018

本文介绍了一种结合卷积神经网络和递归神经网络用于度量句子语义相似性的系统，使用卷积网络考虑单词的局部上下文和 LSTM 考虑句子的全局上下文，能够保留句子相关信息，并在句子相似性计算方面取得了良好的结果，具有和最优秀系统相竞争的优势。

Oct, 2018

语义文本相似度问题可以作为生成文本问题来解决，生成型的大型语言模型在特定领域的语义相似度任务中表现优于基于编码器的模型，并且在需要世界知识的 STS 任务上，新收集的数据验证了这个结论。

Sep, 2023

本论文通过学习使用对话数据学习句子级语义相似性的新方法，利用无监督模型预测对话输入响应对以训练，导出的句子嵌入在语义文本相似性基准测试和 SemEval 2017 的 CQA 问题相似性子任务上表现良好。通过介绍同时进行对话输入响应预测任务和自然语言推理任务的多任务训练来进一步改善性能。广泛的实验显示，所提出的模型在 STS 基准测试中达到了所有神经模型中最佳性能，并且在两个任务中的工程特征和混合系统方面与最先进的混合系统竞争。

Apr, 2018

通过提出一种新的条件语义文本相似度任务 (conditional STS，C-STS)，旨在找到一个针对性的自然语言条件方面来测量句子之间的相似度，可以减少 STS 的主观性和模糊性并利用多样的条件实现细粒度的相似度评估，并使用各种最先进的模型证明了 C-STS 的挑战性。

May, 2023

本文针对各种领域但仅需要最少的数据和计算资源的无监督 STS 提出了一种轻量级的 Expectation-Correction (EC) 公式来计算 STS，此方法包括通过组合多个递归 EC 公式来捕捉组合短语语义的 Recursive Optimal Transport Similarity (ROTS) 算法，这比之前的方法更有效和可扩展，并通过对 29 个 STS 任务的详细消融研究证明了此方法的有效性。

Oct, 2022

为了应对 COVID-19 大流行，本研究介绍了一种名为 CORD19STS 的数据集，其中包括从 COVID-19 开放研究数据集（CORD-19）中收集的 13,710 个注释句对，分布于不同的语义文本相似度级别，并利用 Sen-SCI-CORD19-BERT 进行了标注，其提高了自然语言处理的研究效率与准确性。

Jul, 2020

通过重新注释 C-STS 验证集，并经过全面的数据集分析，我们改进了 C-STS 任务，利用模型理解 QA 任务设置中的条件，从而生成答案，并提出了一种自动错误识别流水线，能够以 80% 以上的 F1 得分识别 C-STS 数据中的注释错误。此外，我们还提出了一种新方法，通过将答案与模型进行训练，大大提高了 C-STS 数据上的性能。最后，我们讨论了基于实体类型的条件性注释方法，并展示了实例中，基于类型 - 特征结构 (TFS) 的方法能够为构建具有新条件的 C-STS 数据提供语言基础。

Jun, 2024

本文研究了在语义文本相似度（STS）的基础上添加可解释性层，通过分析句对之间的对齐关系，给出了一种可度量关系的方法。同时，作者提供了一个公共的数据集来评估系统性能，研究表明该方法可用于进行自然语言的解释并提高用户的接受度。

Dec, 2016

医疗语言处理和深度学习技术作为改善医疗保健的关键工具，特别是在医学影像和医学文本数据的分析中。本研究介绍了一种新的方法，专门用于评估生成的医学报告与实际情况之间的语义相似度，该方法在领域特定的医学背景下表现出较高的效率。

Feb, 2024