語義計算是理解自然語言的核心內容之一，有助于計算機量化、理解語句或文檔的關聯程度。依據語義資源的不同，典型的語義相似度計算方法分為基于知識庫和基于語料庫。知識庫能夠提供詞匯的語義描述和結構化信息，但是嚴重依賴于領域專家的構建和維護，詞匯覆蓋率較低，缺乏可擴展性。而語料庫雖然包含豐富的詞匯，但是其非結構性導致難以從中提取詞匯的有效語義特征。本書作者將在語義計算方向的科學研究成果進行總結整理，立足于基于知識整合的詞匯語義相似度計算技術及其應用，提出整合兩類語義資源的語義相似度計算方法，從語義特征的選擇與提取、語義特征融合、語義計算這三方面內容梳理知識脈絡。本書內容涉及當前主流的技術，如深度學習、文本向量化，附有大量的理論與技術介紹、實驗數據、圖表以及結果分析，幫助讀者對于相關知識概念有一個較為清晰的認識。