导读：飞桨PaddlePaddle致力于让深度学习技术的创新与应用更简单。飞桨开源的百度自研SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型，在真实的FAQ问答场景中，比其他基于字面的相似度方法AUC提升了5%以上。在公开语义匹配数据集（LCQMC）进行评测准确率也达到了0.7532，性能超越同等复杂的CBOW基线模型。SimNet 显著改善了长冷 query 的搜索效果，提升了搜索智能化的水平，在百度搜索以及其它产品线广泛应用。
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1.文本语义匹配
文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。
让我们来看一个简单的例子，比较各候选句子哪句和原句语义更相近
原句：“车头如何放置车牌”
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比较句1：“前牌照怎么装”
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比较句2：“如何办理北京车牌”
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比较句3：“后牌照怎么装”
使用文本匹配（这里使用SimNet）分别计算原句与三个比较句的相似度，结果如下。
（1）比较句1与原句，虽然句式和语序等存在较大差异，但是所表述的含义几乎相同，所以SimNet给出了较高的相似度，为0.761517；
（2）比较句2与原句，虽然存在“如何” 、“车牌”等共现词，但是所表述的含义完全不同，所以SimNet给出了很低的相似度，为0.486205；
（3）比较句3与原句，二者讨论的都是如何放置车牌的问题，只不过一个是前牌照，另一个是后牌照。二者间存在一定的语义相关性，所以SimNet给出了介于比较句1和比较句2之间的相似度得分，为0.697181。
通过这个例子我们不难窥探出语义匹配的强大的能力，它在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有着极大的用武之地！
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信息检索：在信息检索领域的很多应用中，都需要根据原文本来检索与其相似的其他文本，使用场景非常普遍。除纯文本检索外，SimNet还适用于通过标签来检索图片、视频等场景，大大提高检索效率。
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新闻推荐：通过用户刚刚浏览过的新闻标题，自动检索出其他的相似新闻，个性化地为用户做推荐，从而增强用户粘性，提升产品体验。
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智能客服：用户输入一个问题后，自动为用户检索出相似的问题和答案，节约人工客服的成本，提高效率。
2.SimNet表现出众
SimNet 在语义表示上沿袭了隐式连续向量表示的方式，但对语义匹配问题在深度学习框架下进行了 End-to-End 的建模，将词语的 Embedding 表示与句篇的语义表示、语义的向量表示与匹配度计算、文本对的匹配度计算与 pair-wise 的有监督学习全部统一在一个整体框架内。
在实际应用场景下，海量的用户点击行为数据可以转化大规模的弱标记数据，搭配我们研发的高效并行训练算法，大数据训练的 SimNet 显著超越了主题模型类算法的效果，并首次实现了可完全取代基于字面匹配的策略，而且可以直接建模非相似度类的匹配问题。在网页搜索任务上的初次使用即展现出极大威力，带来了相关性的明显提升。
我们基于百度海量搜索数据训练的SimNet-BOW-Pairwise语义匹配模型，在一些真实的FAQ问答场景中，比其他基于字面的相似度方法AUC提升了5%以上。
基于百度自建测试集（包含聊天、客服等数据集）和公开语义匹配数据集（LCQMC）进行评测，结果如下表所示。
其中，LCQMC数据集以Accuracy为评测指标，而pairwise模型的输出为相似度，因此采用0.958作为分类阈值。相比于基线模型中网络结构同等复杂的CBOW模型（准确率为0.737），SimNet-BOW-Pairwise模型将准确率提升到了0.7532。
总结来说，SimNet有三大特点：
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算法效果好：百度搜索等海量用户数据为SimNet相似度算法提供了丰富的指导信息，模型效果优于已公开的主流算法。
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语义级匹配：利用词向量技术解决关键词匹配失败的问题，可以有效得到同义词、近义词之间的相似度，泛化能力好。
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深度学习技术：基于深度神经网络，对单词语义到短文本语义到组合过程进行建模，模型更强大，表达效果更好。
3.SimNet模型原理介绍
如下图所示，SimNet模型主要分为输入层、表示层和匹配层三个部分。
（1）输入层
该层通过 look up table 将文本词序列转换为 word embedding 序列。
（2）表示层
该层主要功能是由词到句的表示构建，或者说将序列的孤立的词语的 embedding 表示，转换为具有全局信息的一个或多个低维稠密的语义向量。最简单的是 Bag of Words（BOW）的累加方法，除此之外，我们还在 SimNet 框架下研发了对应的序列卷积网络（CNN）、循环神经网络（RNN）等多种表示技术。当然，在得到句子的表示向量后，也可以继续累加更多层全连接网络，进一步提升表示效果。
（3）匹配层
该层利用文本的表示向量进行交互计算，根据应用的场景不同，我们研发了Representation-based Match和Interaction-based Match两种匹配算法。
1）Representation-based Match
该方式下，更侧重对表示层的构建，尽可能充分地将待匹配的两端都转换到等长的语义表示向量里。然后在两端对应的两个语义表示向量基础上，进行匹配度计算，我们设计了两种计算方法：一种是通过固定的度量函数计算，实际中最常用的就是 cosine 函数，这种方式简单高效，并且得分区间可控意义明确；还有就是将两个向量再过一个多层感知器网络（MLP），通过数据训练拟合出一个匹配度得分，这种方式更加灵活拟合能力更强，但对训练的要求也更高。
2）Interaction-based Match
该方式更强调待匹配两端更充分的交互，以及交互基础上的匹配。所以不会在表示层将文本转换成唯一的一个整体表示向量，而一般会保留和词位置相对应的一组表示向量。下面介绍该方式下我们实际应用的一种的 SimNet 模型变体。
首先基于表示层采用双向 RNN 得到的文本中间位置表示，和词位置对应的每个向量体现了以本词语为核心的一定的全局信息；然后对两段文本按词对应交互，由此构建两段文本之间的 matching matrix（当然也可以构建多组 matrix，形成 tensor），这里面包括了更细致更局部的文本交互信息；基于该局部匹配特征矩阵，我们进一步使用卷积来提取高级的从单词到 N-Gram 多层次的匹配特征，再经过 pooling 和 MLP 得到最终匹配得分。
Interaction-based Match 匹配方法匹配建模更加细致、充分，一般来说效果更好一些，但计算成本会增加非常多，适合一些效果精度要求高但对计算性能要求不高的应用场景。大部分场景下我们都会选择更加简洁高效的 Representation-based 匹配方式。
训练阶段采用上图所示的 pair-wise RankingLoss框架，以网页搜索任务为例，假设搜索查询文本为 Q，相关的一篇文档为 D+，不相关的一篇文档为 D-，二者经过 SimNet 网络得到的和 Q 的匹配度得分分别为 S(Q,D+) 和 S(Q,D-)，而训练的优化目标就是使得 S(Q,D+)>S(Q,D-)。实际中，我们一般采用 Max-Margin 的 Hinge Loss：max{0,margin-(S(Q,D+)-S(Q,D-))}
这种 loss 简洁、高效，还可以通过 margin 的不同设定，来调节模型得分的区分度。
4.1 克隆项目
使用git命令克隆工具集代码库到本地。
git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git
cd models/PaddleNLP/similarity_net4.2 数据准备
下载经过预处理的数据。
wget--no-check-certificate https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/simnet_dataset-1.0.0.tar.gz
tar xzf simnet_dataset-1.0.0.tar.gz运行上述命令后，data目录下会生成训练集数据示例、测试集数据示例，以及对应词索引字典（term2id.dict）。
4.3 模型准备
我们开源了基于大规模数据训练好的pairwise模型（基于bow模型训练），并提供两种下载方式。
方式一：基于PaddleHub命令行工具（PaddleHub安装方式）
mkdir model_files
hub download simnet_bow_pairwise --output_path ./
tar xzf simnet_bow-pairwise-1.0.0.tar.gz-C ./model_files方式二：直接下载
mkdir model_files
wget--no-check-certificate https://baidu-nlp.bj.bcebos.com/simnet_bow-pairwise-1.0.0.tar.gz
tar xzf simnet_bow-pairwise-1.0.0.tar.gz -C ./model_files模型将保存在./model_files/simnet_bow_pairwise_pretrained_model/下。
4.4 模型评估
我们公开了自建的测试集，包括百度知道、ECOM、QQSIM和UNICOM四个数据集。
下面基于上面的预训练模型，来评估模型的效果。
首先进入evaluate目录。
cd evaluate依次执行以下命令，获取测试集评估结果。
sh evaluate_ecom.sh
sh evaluate_qqsim.sh
sh evaluate_zhidao.sh
sh evaluate_unicom.sh 也可以指定./run.sh中的TEST_DATA_PATH的值，通过下列命令评估自己指定的测试集。
sh run.sh eval4.5 模型推测
基于上面的预训练模型，运行下面的命令，进行推测并将推测结果保存到本地。
sh run.sh infer 4.6 训练自己的模型
可以基于示例数据构建训练集和开发集，重新训练自己的模型。命令如下：
sh run.sh train 开发者还可以指定run.sh中train函数里的INIT_CHECKPOINT的路径，载入开源的bow-pariwise模型进行热启动训练，适合某些场景下训练数据量较少的情况。赶快自己动手尝试下吧！
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官网地址：https://www.paddlepaddle.org.cn
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项目地址：
https://github.com/PaddlePaddle/models/tree/v1.5.1/PaddleNLP/similarity_net
下载安装命令 ## CPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/cpu paddlepaddle ## GPU版本安装命令 pip install -f https://paddlepaddle.org.cn/pip/oschina/gpu paddlepaddle-gpu
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