<s>Human: 本文介绍了一种基于大规模文本数据的语义相似度计算方法，该方法使用了预训练的深度神经网络，可以有效地将语义信息编码到低维向量空间中。我们使用了百度百科作为语料库，通过对文本进行清洗和预处理，得到了包括2,784,374篇文档和1.8亿条句子的数据集。在此基础上，我们使用了预训练的中文BERT模型，对文本进行了语义编码，并提取了句子和文档之间的语义相似度。实验结果表明，我们的方法可以获得较高的语义相似度计算精度，并且在一些实际应用中具有很好的效果。
基于以上这段文本，重新叙述一遍。
</s><s>Assistant: 这篇文章描述了一种利用大规模文本数据进行语义相似度计算的方法。这个方法使用预训练的深度神经网络，将语义信息编码到一个低维向量空间中。作者在百度百科上获得了包括2,784,374篇文档和1.8亿条句子的数据集，并使用预训练的中文BERT模型对这些文本进行语义编码，得到了文档和句子之间的语义相似度。实验结果显示，该方法具有很高的语义相似度计算精度，并且在实际应用中表现良好。
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