使用上下文嵌入（Contextual Embedding）进行语义相似度计算是一种常见的自然语言处理任务。上下文嵌入是一种能够捕捉单词或文本在其上下文中含义和语义的表示方式。对于语义相似度计算，我们希望通过比较两个文本的上下文嵌入来确定它们之间的相似程度。

  一种常见的方法是使用预训练的语言模型，如BERT（Bidirectional Encoder Representations from Transformers）。BERT能够学习到单词或文本的表示，考虑了其上下文信息。以下是使用上下文嵌入进行语义相似度计算的一般步骤：

  1. 数据预处理：首先，需要对输入的文本进行预处理。这包括分词、去除停用词、标点符号等。

  2. 上下文嵌入生成：使用预训练的语言模型（如BERT）对预处理后的文本进行编码，生成上下文嵌入。通常，BERT模型会生成每个单词的嵌入向量序列。

  3. 嵌入表示融合：将每个句子的嵌入表示进行融合，以便进行整体的相似度计算。常见的融合方式包括求和、平均、最大池化等。

  4. 相似度计算：使用某种方法（如余弦相似度或欧几里得距离）来计算两个文本之间的嵌入表示的相似度。这一步可以得到一个0到1之间的相似度分数，用于衡量两个文本的语义相似度。

  需要注意的是，语言模型的选择和预训练模型的使用可能会影响语义相似度计算的性能。另外，对于特定任务，可以根据需要进行微调或迁移学习，以进一步优化语义相似度计算的结果。

  总结起来，使用上下文嵌入进行语义相似度计算的一般步骤包括数据预处理、上下文嵌入生成、嵌入表示融合和相似度计算。这种方法利用了上下文信息，可以更准确地捕捉文本间的语义相似度。