论文概况
Multi-Perspective Sentence Similarity Modeling with Convolution Neural Networks是处理比较两个句子相似度的问题, 适用于解决智能客服问题匹配场景中用户提交的问句与知识库中问句的匹配.
文章将整个问题的解决分成两部分:
- 对句子进行建模, 将句子转换为某种向量表示. 这部分使用CNN完成
- 两个句子相似度衡量的方式. 这里是新颖的地方.
然后将衡量计算得到的相似度向量投入到Dense层中, 再根据目标接Output层(如sigmoid层, softmax层等), 训练得到模型.
整体的结构如下:
按照模型的结构, 分成两部分阐述模型结构.
句子模型(sentence model)
整体模型如下图:
首先预训练一个embedding层, 将句子按词转换为embedding后的结果.
对于一个长度为SEQ_LEN的句子, 若embedding向量的长度为EMBED_SIZE, 那么输入到句子模型中的每个句子的数据矩阵为大小为(SEQ_LEN, EMBED_SIZE). 这里我们不考虑BATCH_SIZE的大小, 实际在模型中的Tensor, 只需在第一维上拼接上BATCH_SIZE即可.
论文中使用了两种卷积核:
整体卷积核(holistic)
这种卷积核就是我们正常使用的卷积核, 大小为
(ws, A_num_filters).ws为卷积核的window大小, 代表评价相邻的若干个词之间关系, 论文中取ws={1, 2, 3, SEQ_LEN}, 之所以有一种卷积核的window为SEQ_LEN, 是衡量整个句子的特征.A_num_filters表示这个卷积核的通道数量, 论文中没有给出具体数值.
文章中卷积核进行卷积都是采用
valid方式, 造成输出序列长度减小. 具体来说, 对于此类卷积核的输出output_A的大小为(SEQ_LEN + 1 - ws, A_num_filters).单维卷积核(per-dimension)
上面的卷积核是会对输入在
EMBED_SIZE所有维上卷积相加得到一个输出. 这里的单维指的是一个卷积核只对输入向量的一个维度进行卷积, 输入向量有多长, 就有多少个卷积核, 考虑每个卷积核自己的通道数量, 因此单维卷积核的大小为(ws, EMBED_SIZE, B_num_filters).ws在这里只取{1, 2}即可.B_num_filters区别与A_num_filters, 即两种卷积核各自的通道数是不同的. 但同种卷积核的通道数是相同的.
因此, 这种卷积核的输出
output_B的大小为(SEQ_LEN + 1 - ws, EMBED_SIZE, B_num_filters).两种卷积核的输出维度不同, 但由于后文中计算相似度的特殊方式, 这里并不需要把结果展平.
池化层:
- 对于整体卷积核, 使用
{max, min, avg}三种池化层, 将它们的结果合并起来. - 对于单维卷积核, 使用
{max, min}两种池化层, 将它们的结果合并起来.
相似度计算模型
引入三种计算距离的方式:
- 余弦距离, L1距离, L2距离
组合成两种距离计算函数:
- \(comU_1(\textbf{x}, \textbf{y})=\{\cos(\textbf{x}, \textbf{y}), L_2(\textbf{x}, \textbf{y}), L_1(\textbf{x}, \textbf{y})\}\)
- \(comU_2(\textbf{x}, \textbf{y})=\{\cos(\textbf{x}, \textbf{y}), L_2(\textbf{x}, \textbf{y})\}\)
在输入经过不同的卷积层, 池化层之后, 会得到数据的结果, 我们不能简单的把所有的结果展开并拼接在一起, 组成一个大的向量, 然后计算相似度. 我们要考虑结果来源的相似程度, 具体来说, 从以下四个角度判断:
- 结果是否来自同一个
block, 即同一个输入, 同一种卷积核长度, 区别只在于池化层不同 - 结果是否来自同一个卷积核长度
- 结果是否来自同一个池化层
- 结果是否来自相同的通道, 可以是不同卷积核
以上四种衡量标准对于两种卷积核是分开的, 即相互之间不比较. 而且计算相似度时独立.
论文中提出了两种算法计算句子的相似度, 这两种算法都是结合以上四种规则中, 至少满足两种, 才能认为来源相似, 从而分块计算相似度. 将每一块的相似度累加得到最终的两个句子的相似度.
算法如下:
其中算法1只能对整体卷积核使用, 算法2对两种卷积核都适用. 我们将算法计算得到的相似度向量在接上一个Dense层, 最后接Output层, 就得到了完整的模型结构.