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利用BERT等模型来实现语义分割。BERT等模型在预训练的时候采用了NSP（next sentence prediction）的训练任务，因此BERT完全可以判断两个句子（段落）是否具有语义衔接关系。这里我们可以设置相似度阈值 MERGE_RATIO ，从前往后依次判断相邻两个段落的相似度分数是否大于MERGE_RATIO ，如果大于则合并，否则断开。

import torch
from transformers import BertModel，BertTokenizer
#加载字典和分词工具，即tokenizer
tokenizer= BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')  # 要跟预训练模型相匹配
#加载预训练模型
model= BertModel.from_pretrained('bert-base-chinese')
TEMPERATURE = 1 #温度函数 自定义
MERGE_RATIO = 0.9 #阈值分数 自定义def is_nextsent(sent, next_sent):encoding = tokenizer(sent, next_sent, return_tensors="pt",truncation=True, padding=False)with torch.no_grad():outputs = model(**encoding, labels=torch.LongTensor([1]))logits = outputs.logitsprobs = torch.softmax(logits/TEMPERATURE, dim=1)next_sentence_prob = probs[:, 0].item()if next_sentence_prob <= MERGE_RATIO:return Falseelse:return True