在自然語言處理（NLP）領域，語義相似度計算是許多任務的核心，例如問答系統、文本檢索和推薦系統。然而，中文因缺乏顯式分詞和復雜的語義結構，實現高效的語義對比具有一定挑戰性。
本文將介紹如何結合 CppJieba（高效中文分詞工具）、FastText（詞向量模型）和 dlib（機器學習庫），構建一個輕量級中文語義相似度計算系統。通過代碼實踐和理論分析，讀者將掌握從分詞到語義向量化再到相似度計算的全流程。

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技術選型與架構

1. 工具簡介

• CppJieba：基于 C++ 的高性能中文分詞工具，支持精確模式、全模式和搜索引擎模式。

• FastText：Facebook 開源的詞向量訓練工具，支持快速訓練和加載預訓練模型。

• dlib：跨平臺的 C++ 機器學習庫，提供高效的矩陣運算和相似度計算接口。

2. 系統架構

整個流程分為三個階段：

1. 分詞階段：CppJieba 對中文文本進行精確分詞。

2. 向量化階段：FastText 將分詞結果轉換為句向量（詞向量平均）。

3. 相似度計算階段：dlib 計算兩個句向量的余弦相似度。

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