SemSim（Semantic Textual Similarity）是自然语言处理领域中文本改写 / 复述任务的重要评估指标。语义相似度直接衡量改写句与原句在语义空间的接近程度，是改写质量的核心要求。通常以百分比或 0–1 分数报告。该指标在相关基准和论文中被广泛使用，能有效反映模型在该维度的表现。数值越高越好。它帮助研究者和工程师量化模型在文本改写 / 复述场景下的实际表现差异，便于横向比较不同方法或模型版本。