摘要
随着市场调研行业的迅速发展，问卷调研作为一种重要的信息收集手段，得到了广泛应用。
在海量的问卷数据中，开放式问题的答案通常以英文短文本的形式存在。
如何高效、准确地计算这些短文本之间的相似度，对于问卷数据分析、市场趋势预测等方面具有重要意义。
本文首先分析了市场问卷调研中英文短文本的特点和相似度计算面临的挑战，然后梳理了传统的基于空间向量和字符串匹配的相似度计算方法，以及近年来兴起的基于深度学习的方法，包括卷积神经网络、循环神经网络和注意力机制模型等。
此外，本文还总结了不同方法的优缺点和适用场景，并展望了面向市场问卷调研的英文短文本相似度计算方法的未来发展趋势。
关键词：市场问卷调研；英文短文本；相似度计算；深度学习；词向量
#1.1市场问卷调研市场问卷调研是一种系统化收集、整理和分析目标群体意见、态度和行为信息的调查方法，通过设计问卷，收集样本数据，并进行统计分析，为市场决策提供依据。
#1.2英文短文本英文短文本是指长度相对较短的英文文本，通常由少数几个单词或句子组成，例如社交媒体评论、问卷答案、产品描述等。
#1.3相似度计算相似度计算是自然语言处理领域的一项基础任务，用于衡量两个文本之间的语义相似程度，通常使用0到1之间的数值表示，值越大表示相似度越高。
#1.4深度学习深度学习是一种基于人工神经网络的机器学习方法，通过构建多层神经网络，学习数据中的复杂模式和特征，近年来在自然语言处理领域取得了显著成果。
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