贝壳找房深度语义匹配模型原理篇二交互篇

上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，本期将为大家带来六种交互型的深度语义匹配模型。

一、前篇回顾

上期我们介绍了六种表示型的深度语义匹配模型，表示型的模型更侧重于对表示层的构建，其特点是对将要匹配的两个句子分别进行编码与特征提取，最后进行相似度交互计算。缺点是分别从两个对象单独提取特征，很难捕获匹配中的结构信息。因此可以更早的将两个对象进行交互，获取交互产生的特征，交互型的深度语义匹配模型完美的应用到了交互特征。

二、交互型深度语义匹配模型

交互型模型摒弃后匹配的思路，假设全局的匹配度依赖于局部的匹配度，在输入层就进行词语间的先匹配，并将匹配的结果作为灰度图进行后续的建模，其基本模型结构如下图所示：

交互型匹配模型的特点是：

捕捉直接的匹配信号，将匹配信号作为特征建模。
交互层：两文本词与词构成交互矩阵，交互运算类似于 attention，加性乘性都可以。
表示层：负责对交互矩阵进行抽象表征，CNN、RNN均可。

交互型匹配模型的代表算法有: ARC-II、MatchPyramid、DeepMatch、ESIM、ABCNN、BIMPM等。

2.1 ARC-II

ARC-I,ARC-II 2014年由华为诺亚方舟实验室提出, ARC-I 是表示型匹配模型，上篇有讲解，ARC-II是交互型匹配模型，中文名是 卷积网络深度匹配模型，通过中文名称就可以get到两个点：卷积、深度，所以可以理解为多次应用卷积计算来建模，原文传送门 https://papers.nips.cc/paper/5550-convolutional-neural-network-architectures-for-matching-natural-language-sentences.pdf.

句子中每个词表示为词向量后，每个句子构成一个矩阵，用滑动窗口来选择词向量组作为基本单元进行卷积操作。假设有两个句子x和y，首先从sentence x中选取一个向量a，再从sentence y中将每一个向量和a进行卷积操作，通过这种操作，将两个句子中的向量进行两两组合，构成2D矩阵，该矩阵作为两个句子交互作用的一个初步表示。随后的卷积以这个2D矩阵为基础进行“卷积＋池化”的操作若干次，最后得到一个描述两个句子整体关联的向量，最终由一个MLP来综合这个向量的每个维度得到匹配值。

ARC-II模型考虑了句子中词的顺序和交互信息，从而可以对两个句子的匹配关系进行相对完整的描述；然而还缺乏对于细微匹配关系的捕捉，在精确匹配上面还存在缺陷。

2.2 PairCNN

这篇文章2015年出自University of Trento，也是用CNN模型对文本进行语义表示。原文传送门： https://dl.acm.org/doi/pdf/10.1145/2766462.2767738.

模型先分别对 query 和 document 做卷积和max池化，得到文本的语义向量，接着通过 M 矩阵变换得到语义向量的相似度，然后把 query 语义向量、query&document 的语义相似度、document 语义向量、外部特征拼接成n维向量，外部特征的加入是作者考虑到可能无法在词表中找到某些专有名词，从而会造成信息缺失，因此文中使用word overlap(单词重叠)和IDF word overlap(IDF加权后的单词重叠)作为外部特征，以加强query和document之间的关联关系。将拼接好的n维向量输入一个非线性变换隐层，最终用 softmax做概率归一化。用softmax 的输出作为监督信号，采用 cross-entropy 作为损失函数进行模型训练。

本文的改进点包括：1. 将 query 和 document 的语义向量及其相似度拼接成新的特征向量输入MLP；2.可以在模型的输入向量中方便地融入外部特征。

2.3 MatchPyramid

虽然ARC-II和PairCNN更早地让两段文本进行了交互，但是这个交互的意义其实并不明确，层次化的过程也比较模糊。MatchPyramid重新定义了两段文本交互的方式—- 匹配矩阵，该模型2016年由中科院提出，原文传送门 https://arxiv.org/abs/1602.06359。作者基于此模型，在2017.3-2017.6 Kaggle的Quora Question Pairs 比赛上，取得了全球第四的好成绩。

MatchPyramid模型的核心思想是层次化的构建匹配过程，借鉴了CNN在处理图像时的原理，因为CNN就是在提取像素、区域之间的相关性，进而提取图像的特征。我们看看文中举的例子：Query1：down the ages dumplings and noodles were popular in China. Query2: down the ages noodles and dumplings were famous Chinese food. 作者将每个单词看成一个像素，那么对于两个单词数为M,N的句子，构建相似度矩阵的大小就是M*N。

2.3.1匹配矩阵的构造

文中提出了三种构造匹配矩阵的方法：

Indicator: 0-1类型，每个序列对应的词相同为1，不同为0。
Cosine: cosine距离，使用预训练的Glove将词转为向量，之后计算序列对应的词的cosine距离。
Dot Product: 点积，同上，但是将cosine距离改为点积距离。

2.3.2卷积层细节

利用两层的CNN对相似度矩阵进行特征抽取，这里要注意的是由于上一层的相似度矩阵shape不一致，在第一层CNN后面进行maxpool的时候，要使用动态pool。最后用两层的全连接对CNN的结果进行转换，使用sigmoid激活，使用softmax函数得到最终分类概率。

总的来说，通过多层的卷积，MatchPyramid可以在单词或者句子级别自动捕获重要的匹配模式。

2.4 ABCNN

AB为Attention-Based，即基于注意力机制的卷积神经网络。这篇文章来自于慕尼黑大学信息语言处理中心，原文传送门： https://www.transacl.org/ojs/index.php/tacl/article/view/831/194。本文的作者也采用了CNN的结构来提取特征，并用attention机制进行进一步的特征处理，作者一共提出了三种attention的建模方法。

ABCNN的基础是BCNN(Bi-CNN)，BCNN的网络结构如下图所示，四层分别是：输入层、卷积层、池化层和输出层。

BCNN方式就是正常的一个CNN网络架构，并没有进行交互产生交互信息，因此引入了Attention机制，文章提了三种结构:ABCNN-1, ABCNN-2和ABCNN-3.

2.4.1 ABCNN-1

ABCNN-1是在输入层之后，卷积层之前添加注意力矩阵A，A用来定义两个句子之间词的关系。图中红色矩阵与BCNN的输入层一致，表示word级别的词向量，蓝色矩阵为phrase级，是高一级的词向量表示。蓝色矩阵是由注意力矩阵A和红色词向量矩阵计算生成。注意力矩阵A的计算方式为：

即Matrix A中数值Ai,j的计算是由sentence1第i个单词的向量与sentence2中第j个单词的距离度量。作者使用的是两个向量的欧几里德距离。得到了attention矩阵A，则可以计算句子的attention特征：

接下来将句子的原始词向量表示和Attention特征表示叠加，输入到卷积层进行计算。

2.4.2 ABCNN-2

ABCNN-2 是在卷积层之后，池化层之前添加注意力矩阵A。其计算方式与ABCNN-1 相同，sentence0第j个词的词权重为a0j，sentence1第j个词的词权重为a1j。

ABCNN-2 模型中的pooling 方法，是根据计算出的Attention权重向量加权求和计算得到的。公式如下:

其中表示第i个sentence中第r个词池化后的特征，表示第i句话第r个词卷积后的词向量。剩余层操作和BCNN相同。

2.4.3 ABCNN-3

从图中可以看出，ABCNN-3是ABCNN-1和ABCNN-2的结合，卷积层和池化层都添加了attention机制，这里就不再多说了。

2.5 ESIM

2017年提出的ESIM, 全称为Enhanced Sequential Inference Model，该模型本身是用来文本推理的，给定前提p和假设h，判断p和h是否有关联，也可以用来作文本匹配。该模型综合应用了BiLSTM 和注意力机制，在文本匹配中效果十分强大，号称 短文本匹配神器。原文传送门 https://arxiv.org/abs/1609.06038，下图中左侧为ESIM 的模型结构。

ESIM一共包含四部分，输入层、交互层、聚合层和预测层。

2.5.1 输入层

输入一般可以采用预训练好的词向量或者添加embedding层，接下来就是一个BiLSTM，作用是为embedding做特征提取，最后把其隐藏状态的值保留下来。

2.5.2 交互层

接下来就是需要分析这两个句子之间的联系了，这层是ESIM的点睛之笔, 主要在句子基础上表征了两个句子词语之间的关系，并凸显了某一句中的单词对另一句各单词之间的产生的影响。首先，使用点积的方式计算a句中第i个词和b句中第j个词之间的attention权重。

然后对两句各单词之间进行交互性计算，该词与另一句子联系越大，则计算出的值也会越大：

上述两步称为Local Inference Modelling，相当于先用attention机制计算出a句某一单词和b句中各个单词的权重，然后再将权重赋予b句各个单词，用来表征a句中的该单词，形成一个新的序列，b句亦然。简单来说可以这样理解：a句中有个单词“boy”，首先分析这个词和另一句话中各个词之间的联系，计算得到的结果标准化之后作为权重，用另一句话中的各个词向量按照权重去表示"boy"。

得到了新的序列之后进行差异分析，判断两个句子之间的联系是否足够大，将每句话的原BiLSTM序列和新序列进行差和积操作，并将所有序列拼接起来形成一个序列。这步称为Enhancement of local inference information。

2.5.3 聚合层

在综合所有信息之后进行一个全局分析，使用一个组合层来合成增强的局部推断信息。此处再用BiLSTM进行一次编码，将新序列信息内容在内部进行一个融合，使用relu函数降低模型复杂度。

2.5.4 预测层

对聚合层输出进行一个pooling操作，并将pooling后的结果简单拼接为最后进入分类器的向量。

将向量V放入一个多层感知器进行分类，输出层使用softmax，得到最后的预测结果。

2.6 Bimpm

Bimpm(Bilateral Multi-perspective Matching) 即 双向多角度匹配，2017年由IBM提出，原文传送门： https://arxiv.org/pdf/1702.03814.pdf。相信在阅读了ESIM之后对“双向”有了一定的理解，该模型的亮点在于如何“多角度”进行匹配。

2.6.1 输入层

该模型的输入层与ESIM略有差别：字向量经过一层LSTM，取最后一个time作为char embedding ，然后与预训练好的词向量进行拼接，拼接之后经过BiLSTM，保存两个query(P,Q)的每个time-step值。

2.6.2 匹配层

在匹配层，模型采用了4种方法进行匹配BiLSTM输出的上下文向量，每种都是双向的，下面仅从一个方向P->Q解释匹配算法，另一方向与其相同。

1. full-matching：在这种匹配策略中，用P中每一个time step的上下文向量（包含前向和后向）分别与句子Q中最后一个time step的上下文向量（包含前向和后向）计算匹配值，即

2. maxpooling-matching：在第一种匹配方法中选取最大的匹配值，即

3. attentive-matching：先对P和Q中每一个time step的上下文向量（包含前向和后向）计算余弦相似度，得到相似度矩阵

然后将相似度矩阵作为Q中每一个time step权重，通过对Q的所有上下文向量（包含前向和后向）加权求和，计算出整个句子Q的注意力向量

最后，将P中每一个time step的上下文向量（包含前向和后向）分别与句子Q的注意力向量计算匹配值

4. max-attentive-matching：与attentive-matching的匹配策略相似，不同之处在于选择句子Q所有上下文向量中余弦相似度最大的向量作为句子Q的注意力向量。

2.6.3 聚合层与输出层

获得16个匹配向量后（P->Q,Q->P各8个），再次使用BiLSTM将两个序列的匹配向量聚合成一个固定长度的匹配向量。经过两层全连接层后，softmax输出最终匹配结果。

三、总结

本文介绍了六种交互型的深度语义匹配模型。交互型匹配模型的共同特点是：不存在单个文本的表达，从模型的输入开始两段文本就进行了交互，得到细粒度的匹配信息。其优点是：保持细粒度的匹配信息，避免在一段文本抽象成一个表达时，细节的匹配信息丢失。但缺点是：

需要大量的有监督的文本匹配的数据训练。
网络复杂，模型训练的时候资源消耗较大，每一对文档都得完全通过一遍网络。

因此这类模型一般都是用于类似问答系统、翻译模型、对话系统这种语义匹配程度高、句式变化复杂的任务中。

说了这么多原理，深度语义匹配模型如何在工业界中应用？下期精彩： 【深度语义匹配模型】实践篇：匹配在智能客服中的应用。

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