鴿了很久的NLP入門系列終于在我的努力下又更新了。

上次聊了分類任務(wù)的模型與技巧，今天我們就來聊聊句間關(guān)系任務(wù)。句間關(guān)系的輸入是一對文本，輸出是文本間的關(guān)系。常用的判別有語義相似度、語義關(guān)系推理（蘊(yùn)含/中立/矛盾）、問答對等，拿GLUE榜單來說，其中有6個(gè)（QQP/MNLI/QNLI/STS/RTE/MRPC）都是句間關(guān)系任務(wù)。這個(gè)任務(wù)的應(yīng)用場景也很廣泛，比如搜索推薦的語義相關(guān)性、智能問答中的問題-問題、問題-答案匹配、知識(shí)圖譜中的實(shí)體鏈接、關(guān)系識(shí)別等，是成為NLPer必須卷的一個(gè)方向。

在深度學(xué)習(xí)中，文本匹配模型可以分為兩種結(jié)構(gòu)：雙塔式和交互式。

雙塔式模型也稱孿生網(wǎng)絡(luò)、Representation-based，就是用一個(gè)編碼器分別給兩個(gè)文本編碼出句向量，然后把兩個(gè)向量融合過一個(gè)淺層的分類器；交互是也稱Interaction-based，就是把兩個(gè)文本一起輸入進(jìn)編碼器，在編碼的過程中讓它們相互交換信息，再得到最終結(jié)果。如下圖：

兩種框架比較的話，交互式通常準(zhǔn)確率會(huì)高一些，畢竟編碼器能使用的信息更多了，而雙塔式的速度會(huì)快很多，比如線上來一個(gè)query，庫里有一百萬個(gè)候選，等交互式算完了用戶都走了，但雙塔式的候選可以提前計(jì)算好，只用給query編碼后去和候選向量進(jìn)行淺層計(jì)算就好了。工程落地的話，通常會(huì)用雙塔式來做召回，把一百萬個(gè)候選縮減為10個(gè)，再對這10個(gè)做更精細(xì)的計(jì)算。

所以說這兩種方式都是實(shí)際應(yīng)用中必不可缺的，兩個(gè)方向也都有著不少的模型：

下面我們就先講講雙塔式模型的SOTA發(fā)展。這里面通常有三個(gè)點(diǎn)可以優(yōu)化：encoder、merged_vec、classifier，大部分研究都在專注提升encoder的能力。我個(gè)人主要將雙塔的發(fā)展分為詞袋、有監(jiān)督、預(yù)訓(xùn)練+遷移三個(gè)階段。

詞袋句向量

最簡單的就是直接從詞向量計(jì)算句向量。首先可以用mean、max池化，相比字面n-gram重合度肯定是有提升的。但當(dāng)句子中的噪聲多起來之后，如果兩個(gè)句子有大量重合的無意義詞匯，分?jǐn)?shù)也會(huì)很高，這時(shí)候就可以考慮加權(quán)求和，比如TF-IDF。

ICLR2017論文SIF提出了名為smooth inverse frequency的方法，先由詞向量加權(quán)平均得到句向量，再對多個(gè)句子組成的句向量矩陣進(jìn)行PCA，讓每個(gè)句向量減去第一主成分，去掉“公共”的部分，保留更多句子本身的特征。該方法在相似度任務(wù)上有10%-30%的提升，甚至超過了一些RNN模型，十分適合對速度要求高、doc相似度計(jì)算的場景。

之前提到的相似度任務(wù)都適用cosine相似度衡量的，也有學(xué)者研究了其他metric。2016年的WMD提出了Word Mover‘s Distance這一概念，用句子A走到句子B的最短距離來衡量兩者的相似程度。表示在下圖中就是非停用詞的向量轉(zhuǎn)移總距離：

上面介紹的兩篇文章使用的都是word2vec向量，但實(shí)際操作中我推薦使用fasttext（就是加上ngram，但仍用word2vec結(jié)構(gòu)訓(xùn)練），一方面ngram可以增加信息，另一方面也避免了OOV。

千萬不要小看詞向量，用好了真的是很強(qiáng)的baseline。另外現(xiàn)在很多線上場景因?yàn)閷λ俣纫蟾?，或者是toB的業(yè)務(wù)甲方不愿意買GPU，有不少落地都停留在這個(gè)階段。

有監(jiān)督句向量

詞向量雖然可以經(jīng)過處理變成句向量，但詞袋式的融合也會(huì)丟失掉順序信息，同時(shí)在訓(xùn)練時(shí)其目標(biāo)還是word-level的，想要獲得「真正的句向量」，還是需要尋找sentence-level的目標(biāo)函數(shù)。

微軟在2013年提出的CIKM論文DSSM是相當(dāng)知名的多塔模型，它對文本進(jìn)行word hash（也就是表示成ngram，減少詞表數(shù)），再將ngram轉(zhuǎn)成向量再平均得到句向量，經(jīng)過三層MLP得到128維的編碼，用cosine相似度作為每個(gè)Q-D對的分?jǐn)?shù)，經(jīng)過sofamax歸一化后得到P（D|Q），最終目標(biāo)為最大化正樣本被點(diǎn)擊的概率。

但BOW式的詞向量平均會(huì)損失上下文信息，所以之后也有學(xué)者提出了CNN-DSSM、LSTM-DSSM，基本上結(jié)構(gòu)都差不多。

Siam-CNN

題目：Applying Deep Learning to Answer Selection： A Study and An Open Task

論文：https://arxiv.org/pdf/1508.01585.pdf

在2015年IBM提出的Siam-CNN架構(gòu)中，作者嘗試了多種孿生架構(gòu)，使用CNN作為基礎(chǔ)編碼器，pairwise loss作為損失函數(shù)，最后實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)第二種是最好的：

說實(shí)話這個(gè)結(jié)果有點(diǎn)迷，Query和Answer的表達(dá)還是略有不同的，經(jīng)驗(yàn)上看我覺得第三個(gè)結(jié)構(gòu)更靠譜些。不過作者只在一種數(shù)據(jù)集上進(jìn)行了嘗試，或許換個(gè)數(shù)據(jù)集結(jié)果會(huì)有變化。

Siam-LSTM

題目：Siamese Recurrent Architectures for Learning Sentence Similarity

論文：http://www.mit.edu/~jonasm/info/MuellerThyagarajan_AAAI16.pdf

2016年的Siam-LSTM在結(jié)構(gòu)上比較簡單，就是直接用共享權(quán)重的LSTM編碼，取最后一步的輸出作為表示。有個(gè)改進(jìn)點(diǎn)是作者使用了Manhattan距離計(jì)算損失：

后續(xù)還有一些模型改成雙向、char-level的，這里就不過多贅述了。

Multi-View

題目：Multi-view Response Selection for Human-Computer Conversation

論文：https://www.aclweb.org/anthology/D16-1036.pdf

百度的EMNLP2016論文針對多輪對話問題，提出了Multi-view的Q-A匹配方式，輸入的query是歷史對話的拼接，分別編碼了word sequence view和utterance sequence view兩種表示。詞級別的計(jì)算和Siam-LSTM差不多，都是用RNN的最后一步輸出做Q-A匹配，而句子級別的會(huì)對RNN每步輸出做max pooling得到句子表示，然后再將句子表示輸入到GRU中，取最后一步作為帶上下文的表示與回答匹配，如下圖：

融合了兩個(gè)level的匹配后比普通方法的R@1要好上4-6個(gè)點(diǎn)，提升很明顯。

預(yù)訓(xùn)練+遷移

有監(jiān)督、領(lǐng)域內(nèi)的語料總是有限的，目前很多任務(wù)都開始轉(zhuǎn)向預(yù)訓(xùn)練+遷移的范式。

Skip-Thought

題目：Skip-Thought Vectors

論文：https://arxiv.org/pdf/1506.06726.pdf

代碼：https://github.com/ryankiros/skip-thoughts

多倫多大學(xué)的NIPS2015論文Skip-Thought提出了一種無監(jiān)督句向量訓(xùn)練方法，參考wrod2vec，一句話與它的上下文也是存在關(guān)聯(lián)的，因此我們可以用一個(gè)句子的編碼去預(yù)測它的上下句：

Skip-Thought用GRU作為編碼器，條件GRU作為解碼器，預(yù)測時(shí)候只用編碼器就可以得到句子表示。

但這種方法訓(xùn)出的decoder不用比較浪費(fèi)，后續(xù)也有學(xué)者用同樣的思想改成了判別任務(wù)，比如Quick-Thought對句子分別編碼，過分類器選擇上下文，又或者BERT中的NSP，或者ALBERT的SOP。

FastSent

題目：Learning Distributed Representations of Sentences from Unlabelled Data

論文：https://www.aclweb.org/anthology/N16-1162.pdf

代碼：https://github.com/fh295/SentenceRepresentation/tree/master/FastSent

2016年的FastSent主要對Skip-Thought的速度進(jìn)行了改進(jìn)，其實(shí)就是用詞袋模型去替換RNN編碼，再用中間句子的表示去預(yù)測上下文的詞。同時(shí)也提出了一個(gè)FastSent+AE變體，預(yù)測目標(biāo)也加上了自身的詞。

最終效果在無監(jiān)督任務(wù)上好于Skip-Thought，但有監(jiān)督任務(wù)上還是略遜色。

InferSent

題目：Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Language Inference Data

論文：https://www.aclweb.org/anthology/D17-1070.pdf

代碼：https://github.com/facebookresearch/InferSent

前幾篇可遷移的encoder都是無監(jiān)督的，因?yàn)閷W(xué)者們一直沒有發(fā)現(xiàn)更通用的數(shù)據(jù)，直到InferSent。

EMNLP2017中Facebook提出了InferSent，文中使用NLI數(shù)據(jù)集來預(yù)訓(xùn)練雙塔結(jié)構(gòu)，超越了之前眾多無監(jiān)督方法。該文章用了很簡單的雙塔結(jié)構(gòu)，但在計(jì)算loss時(shí)先對兩個(gè)向量用了多種方式融合，再過分類器。同時(shí)也提出了多個(gè)基于RNN、CNN的編碼器，最后實(shí)驗(yàn)發(fā)現(xiàn)BiLSTM+Max效果最好，在評估的10個(gè)任務(wù)中有9個(gè)達(dá)到了SOTA。

InferSent提出的結(jié)構(gòu)到現(xiàn)在還用很多同學(xué)在用，包括后文的Sentence-BERT（19年的SOTA）也只是換了個(gè)編碼器而已。同時(shí)用NLI來做預(yù)訓(xùn)練這個(gè)點(diǎn)也很重要，優(yōu)質(zhì)語料對模型提示有很大幫助。

后續(xù)也有模型進(jìn)行了小改進(jìn)，比如2017年的SSE，使用3層堆疊BiLSTM+Shortcut，效果比InferSent好一些。

GenSen

題目：Learning General Purpose Distributed Sentence Representations via Large Scale Multi-task Learning

論文：https://arxiv.org/abs/1804.00079

代碼：https://github.com/Maluuba/gensen

同樣是提升可遷移性，微軟在ICLR2018上提出了GenSen，使用GRU編碼，將encoder下游接上4種不同的任務(wù)（預(yù)測上下文、翻譯、NLI、句法分析），但只在6/10個(gè)任務(wù)上超越了之前的模型，個(gè)別情況下增加新的任務(wù)還會(huì)使效果下降。

這種多任務(wù)的思想后續(xù)也被用在其他模型上，比如MT-DNN（狗頭。

USE

題目：Universal Sentence Encoder， Learning Semantic Textual Similarity from Conversations

論文：https://arxiv.org/pdf/1803.11175v1.pdf， https://arxiv.org/pdf/1804.07754.pdf

谷歌在ACL2018提出了USE模型，這也是引用量很高的一篇文章（但寫的不是很清楚，推薦讀第二篇），主要改進(jìn)如下：

提出了用Transformer和平均池化+MLP作為encoder，分別適用不同的場景

爬取了大量reddit的問答數(shù)據(jù)，用于無監(jiān)督Q-A訓(xùn)練，因?yàn)閝uery和answer的表示空間不一樣，結(jié)構(gòu)上給answer多加一層DNN。并且在問答任務(wù)上使用batch negative策略，也就是除了對應(yīng)的正確答案外batch內(nèi)剩下的樣本都作為負(fù)例，用softmax計(jì)算P（A|Q）的概率，跟現(xiàn)在對比學(xué)習(xí)的loss一樣。

多任務(wù)，在無監(jiān)督訓(xùn)練Q-A的同時(shí)也用SNLI進(jìn)行有監(jiān)督訓(xùn)練

這樣訓(xùn)練出的模型比InferSent高3-5個(gè)點(diǎn)，效果很好?，F(xiàn)在這個(gè)模型也在一直更新，可以在TFhub上使用，不僅速度快，效果也沒比BERT系差太多。

Sentence-BERT

題目：Sentence-BERT： Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks

論文：https://arxiv.org/pdf/1908.10084

代碼：https://github.com/UKPLab/sentence-transformers

EMNLP2019的Sentence-BERT是目前最常用的BERT式雙塔模型，一是效果真的好，二是作者的開源工具做的很方便，用的人越來越多。結(jié)果其實(shí)就是把InferSent改成BERT編碼，訓(xùn)練語料也不變，做離線任務(wù)可以直接用起來。

BERT-flow

題目：On the Sentence Embeddings from Pre-trained Language Models

論文：https://arxiv.org/pdf/2011.05864.pdf

代碼：https://github.com/bohanli/BERT-flow

字節(jié)在EMNLP2020提出了BERT-flow，主要是基于Sentence-BERT做改動(dòng)，因?yàn)橹暗念A(yù)訓(xùn)練+遷移都是使用有監(jiān)督數(shù)據(jù)，而作者基于對原生BERT表示的分析發(fā)現(xiàn)，那些表示在空間的分布很不均勻，于是使用flow-based生成模型將它們映射到高斯分布的均勻空間，比之前的Sentence-BERT提升了4個(gè)點(diǎn)之多。

但這個(gè)模型的缺點(diǎn)是又加了一層機(jī)制，在預(yù)測時(shí)候會(huì)降低速度，同時(shí)在知乎上看到個(gè)別同學(xué)在自己任務(wù)上的試用反饋也不太好。不過我倒是驗(yàn)證了SentEval上有監(jiān)督的效果（論文只給了無監(jiān)督的），效果跟Sentence-BERT差不多。

Cross-Thought

題目：Cross-Thought for Sentence Encoder Pre-training

論文：https://arxiv.org/abs/2010.03652

代碼：https://github.com/shuohangwang/Cross-Thought

微軟在EMNLP2020提出了Cross-Thought，先用transformer對每個(gè)句子編碼，再取多個(gè)CLS（紅點(diǎn)部分）作為句子表示再進(jìn)行attention，得到一個(gè)整體的上下文表示，再回頭去預(yù)測每個(gè)句子被mask的token。相比起NSP來說，該任務(wù)的解空間更豐富，相比單純的BERT表示提升明顯，在QA任務(wù)上更是提了幾十個(gè)點(diǎn)。

對比學(xué)習(xí)

對比學(xué)習(xí)是20年圖像領(lǐng)域火熱的表示預(yù)訓(xùn)練方法，在訓(xùn)練時(shí)會(huì)給輸入A生成一個(gè)數(shù)據(jù)增強(qiáng)版本B，經(jīng)過編碼器對A和B編碼后，如果兩個(gè)表示還是最接近的（batch內(nèi)分類），就說明這個(gè)編碼器抓住了用于區(qū)分A與其他樣本的本質(zhì)特征。對比學(xué)習(xí)目前在NLP領(lǐng)域還沒開始大放異彩，從20年下半年的一些新論文來看，在預(yù)訓(xùn)練過程、精調(diào)中加入對比損失都會(huì)輕微提升模型效果并增強(qiáng)魯棒性、小樣本場景的表現(xiàn)。相信用對比做出的優(yōu)秀文本表示不久就會(huì)出現(xiàn)。

?。?！我是朋克風(fēng)分割線?。?！

上文講了眾多雙塔模型，其主要的重點(diǎn)都在編碼器的優(yōu)化，對速度要求高的召回場景可以用BOW+MLP、CNN，精度要求高的排序場景可以用LSTM、Transformer。同時(shí)兩個(gè)向量的融合方法以及l(fā)oss也都可以優(yōu)化，比如做一些輕微的交互、像Deformer一樣前面雙塔接后面的多層交互，或者根據(jù)需要選擇pointwise、pairwise（排序場景）損失。

但真要想做句間關(guān)系SOTA的話，比如刷榜，光靠雙塔模型還是不行的，它有兩個(gè)問題比較大：

位置信息。如果用BOW的話“我很不開心”和“我不很開心”兩句的意思就變成一樣了，雖然用RNN、BERT引入位置編碼可以減緩一些，但不去讓兩個(gè)句子相互比較的話對于最后的分類層還是很難的

細(xì)粒度語義。比如“我開心”和“我不開心”這兩句話只有一個(gè)字的區(qū)別，但BOW模型很可能給出較高的相似度，交互式模型則可以稍有緩解

交互式匹配

比起雙塔只能在encoder上下功夫，交互式模型的套路就多多了，其核心思想是將兩個(gè)句子逐個(gè)詞比較。比如判斷“進(jìn)擊的巨人”和“進(jìn)擊的矮子”語義是否相同時(shí)，前三個(gè)字在兩句話中都能找到，而第二句里沒找到跟“巨人”接近的，那分?jǐn)?shù)就會(huì)被降低一些。因此得讓兩個(gè)句子有interaction，一般用attention解決，因?yàn)闆]那么在意速度了，在交互前后都可以加encoder，再讓向量拼接、做差、點(diǎn)積。。。不說了，請開始讓它們表演。

DecAtt

題目：A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference

論文：https://arxiv.org/pdf/1606.01933.pdf

Google在EMNLP2016提出了輕量級的交互模型DecAtt，作者的出發(fā)點(diǎn)是讓句子中的各個(gè)元素相互對比，找出詞級別的同義和反義。分為三步計(jì)算：

Attend：將兩個(gè)句子中每對次 相互attention，加權(quán)后得到對齊的

Compare：將 分別拼接，過一層FFN得到

Aggregate：分別將第二步得到的表示求和得到 ，拼接起來進(jìn)行分類

比較難懂的主要是第二步，作者的解釋是經(jīng)過第一步attend后可以將問題拆解為子問題，再通過每個(gè)詞向量的compare解決。

這個(gè)模型的缺點(diǎn)是最后一步求句向量時(shí)用了求和操作，如果序列過長的話數(shù)值會(huì)較大，造成梯度大，需要裁剪。但計(jì)算還是很輕量的，從結(jié)果來看跟LSTM差不多。

MatchPyramid

題目：Text Matching as Image Recognition

論文：https://arxiv.org/pdf/1602.06359.pdf

代碼：https://github.com/pl8787/MatchPyramid-TensorFlow

計(jì)算所在2016AAAI發(fā)表的MatchPyramid主要受圖像處理的啟發(fā)，先對詞進(jìn)行交互得到Matching矩陣，然后通過多層2D卷積抽取更高維度的特征，最后得到表征用MLP分類。作者憑借此模型在2017年的Quora Question Pairs比賽上拿到了全球第四。

相比上文的DecAtt，MatchPyramid通過CNN捕獲到了ngram特征。從結(jié)果看比DSSM等模型高出了3、5個(gè)點(diǎn)。

PWIM

題目：Pairwise Word Interaction Modeling with Deep Neural Networks for Semantic Similarity Measurement

論文：https://www.aclweb.org/anthology/N16-1108.pdf

代碼：https://github.com/lanwuwei/Subword-PWIM

ACL2016的PWIM模型主打細(xì)粒度交互，模型非常的深，分為以下四個(gè)計(jì)算步驟：

Context Modeling：用BiLSTM對輸入編碼

Pairwise Word Interaction Modeling：作者定義了一個(gè)對比向量的函數(shù)coU（包含cosine、點(diǎn)積、歐式距離），對兩句話的詞進(jìn)行兩兩比較，總共計(jì)算了前向向量、反向向量、前后向拼接、前后向相加四種表示的coU，作者將輸出稱為simCube

Similarity Focus Layer：提出了一個(gè)算法，根據(jù)simCube的分?jǐn)?shù)排序，計(jì)算出一個(gè)mask矩陣，其中重要元素的權(quán)重是1，非重要為0.1。作者認(rèn)為如果句子A中的某個(gè)詞在句子B中也找到了，那這就是一個(gè)衡量兩者相似度的重要指標(biāo)。最終mask和simCube相乘得到focusCube

Deep ConvNet：作者把前面產(chǎn)出的三維矩陣看作圖像，用19層卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)的到最后的表征，再過softmax分類

這篇文章真的是花式計(jì)算，雖然從結(jié)果來看超過了雙層BiLSTM 2、3個(gè)點(diǎn)，但這計(jì)算復(fù)雜度讓人難以承受。在后文也會(huì)被ESIM超越，所以就別用了，當(dāng)做多學(xué)習(xí)一些思想吧～

ESIM

題目：Enhanced LSTM for Natural Language Inference

論文：https://www.aclweb.org/anthology/P17-1152.pdf

代碼：https://github.com/coetaur0/ESIM

ACL2017中的ESIM也是效果很好的模型，基于DecAtt改動(dòng)，在兩句話交互融合后又加了一層BiLSTM，將效果提升了1-2個(gè)點(diǎn)。同時(shí)也嘗試使用句法樹進(jìn)一步提升效果。它的計(jì)算過程有一下四步：

用BiLSTM對embedding編碼，得到表示

將兩句話的BiLSTM輸出進(jìn)行attention，得到融合的句子表示

將 拼接作為新表示，用BiLSTM進(jìn)行推理

池化后過進(jìn)行最終分類

DIIN

題目：Natural Language Inference over Interaction Space

論文：https://arxiv.org/pdf/1709.04348.pdf

代碼：https://github.com/YerevaNN/DIIN-in-Keras

ICLR2018的DIIN看起來像PWIM一樣花式，比ESIM高出5、6個(gè)點(diǎn)。主要有以下改動(dòng)：

在embedding層除了使用詞向量，還使用了字向量、詞性特征和英文詞根的完全匹配特征

使用Self-Attention編碼

HCAN

題目：Bridging the Gap Between Relevance Matching and Semantic Matching for Short Text Similarity Modeling

論文：https://cs.uwaterloo.ca/~jimmylin/publications/Rao_etal_EMNLP2019.pdf

代碼：https://github.com/jinfengr/hcan

HCAN是Facebook在EMNLP2019提出的模型，雖然比上文的ESIM、PWIM等模型高上4+個(gè)點(diǎn)，但還是被BERT甩了很遠(yuǎn)。不過這個(gè)模型的核心也不只是做語義匹配，而是同時(shí)做檢索相關(guān)性（Relevance Matching），也就是搜索中query-doc的匹配。

模型計(jì)算如下：

Encoding層作者提出了三種方法，堆疊的CNN作為Deep Encoder，不同尺寸卷積核作為Wide Encoder，BiLSTM作為Contextual Encoder編碼更長距離的上下文

先把兩句話交互得到attention score矩陣，之后對于query中每個(gè)詞，求得doc中最相似的詞的分?jǐn)?shù)，作為向量Max（S），按照同樣的方法求出Mean（S），長度都為|Q|，再分別乘上query中每個(gè)詞的tfidf統(tǒng)計(jì)，得到相關(guān)性匹配向量

用加性attention對query和doc進(jìn)行交互，得到新的表示，再花式拼接過BiLSTM，得到語義匹配向量

將 拼接起來過MLP，最后分類

通過實(shí)驗(yàn)結(jié)果來看，Deep Encoder的表現(xiàn)是最好的，在7/8個(gè)評估上都超過另外兩個(gè)。

RE2

題目：Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features

論文：https://www.aclweb.org/anthology/P19-1465.pdf

代碼：https://github.com/hitvoice/RE2

RE2是阿里在ACL2019提出的模型，也是很不錯(cuò)的一個(gè)工作，優(yōu)點(diǎn)是模型輕量且效果好。上文雖然很多模型都用到了交互，但只交互1、2次，而RE2則像transformer一樣把兩句話交互了多次。

計(jì)算邏輯是（圖中只展示了雙塔的一半）：

Encoding：對輸入進(jìn)行embedding得到，拼接上之前的輸出，用CNN編碼

Alignment：把encoder的輸入輸出拼接起來，兩句話進(jìn)行attention

Fusion：將encoder的輸入輸出與attention的結(jié)果一起融合，得到的表示進(jìn)入下一循環(huán)或max pooling輸出句子表示

將兩個(gè)句子表示各種拼接后進(jìn)行分類

這個(gè)模型除了多次交互之外，還有個(gè)點(diǎn)是一直都把最初的embedding拼接上，從消融實(shí)驗(yàn)看可以提升1-6個(gè)點(diǎn)。

！?。∥沂桥罂孙L(fēng)分割線?。。?/p>

一口氣講了7個(gè)交互式匹配模型，感覺自己都不會(huì)愛了。其實(shí)大部分都是為了解之前的思想，因?yàn)楝F(xiàn)在無腦用BERT就夠了。

同時(shí)老司機(jī)們也很清楚，模型只是工具，數(shù)據(jù)才是天花板，數(shù)據(jù)質(zhì)量不好/數(shù)量不夠，模型再花哨也沒用。所以這里分享兩個(gè)數(shù)據(jù)洗刷刷經(jīng)驗(yàn)：

負(fù)例的構(gòu)造。都說句間關(guān)系任務(wù)負(fù)例的構(gòu)造是很重要的，確實(shí)如此。但構(gòu)造前一定要把正、負(fù)界定清楚，明確這個(gè)任務(wù)的粒度有多細(xì)。比如“我很不開心”和“我不太開心”都是不開心，但程度不一樣，在自己的任務(wù)中到底是算正例還是負(fù)例呢？這個(gè)界定的越清楚、標(biāo)注人員培訓(xùn)越到位，數(shù)據(jù)噪聲也就越少。之后才是盡量構(gòu)造有難度的負(fù)例，比如用BOW召回一些再人工標(biāo)注，讓樣本們越來越逼近分類邊界

數(shù)據(jù)增強(qiáng)。交互式模型雖然準(zhǔn)確，但他們有個(gè)缺點(diǎn)是容易過擬合，因?yàn)閷Α敖换ァ笨吹锰亓?。比如一對正例里只有一兩個(gè)字一樣，模型可能就會(huì)認(rèn)為這兩個(gè)字很重要，有些overlap超低的文本對也會(huì)給出高得分。這時(shí)候就要對正例進(jìn)行清洗，看看特殊情況是否存在，再嘗試用增刪改的方法加一些負(fù)例，避免過擬合這種極端正例。另外BERT這種交互式模型是不對稱的，如果做paraphrase任務(wù)也可以鏡面構(gòu)造些新正負(fù)例。

總結(jié)

可能是文本匹配方面看得比較多吧，終于把我收藏的模型都扒拉出來了，直接像文本分類一樣再給大家提供一個(gè)選型方案吧：

原文標(biāo)題：【代碼&技巧】21個(gè)經(jīng)典深度學(xué)習(xí)句間關(guān)系模型

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