導讀：飛槳PaddlePaddle致力於讓深度學習技術的創新與應用更簡單。飛槳開源的百度自研SimNet-BOW-Pairwise語義匹配模型，在真實的FAQ問答場景中，比其他基於字面的相似度方法AUC提升了5%以上。在公開語義匹配數據集（LCQMC）進行評測準確率也達到了0.7532，性能超越同等複雜的CBOW基線模型。SimNet 顯著改善了長冷 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產品線廣泛應用。
1.文本語義匹配
文本語義匹配是自然語言處理中一個重要的基礎問題，NLP領域的很多任務都可以抽象為文本匹配任務。例如，信息檢索可以歸結為查詢項和文檔的匹配，問答系統可以歸結為問題和候選答案的匹配，對話系統可以歸結為對話和回復的匹配。如何提升文本匹配的準確度，是自然語言處理領域的一個重要挑戰。
讓我們來看一個簡單的例子，比較各候選句子哪句和原句語義更相近
原句：「車頭如何放置車牌」
比較句1：「前牌照怎麼裝」比較句2：「如何辦理北京車牌」比較句3：「後牌照怎麼裝」
使用文本匹配（這裡使用SimNet）分別計算原句與三個比較句的相似度，結果如下。
（1）比較句1與原句，雖然句式和語序等存在較大差異，但是所表述的含義幾乎相同，所以SimNet給出了較高的相似度，為0.761517；
（2）比較句2與原句，雖然存在「如何」 、「車牌」等共現詞，但是所表述的含義完全不同，所以SimNet給出了很低的相似度，為0.486205；
（3）比較句3與原句，二者討論的都是如何放置車牌的問題，只不過一個是前牌照，另一個是後牌照。二者間存在一定的語義相關性，所以SimNet給出了介於比較句1和比較句2之間的相似度得分，為0.697181。
通過這個例子我們不難窺探出語義匹配的強大的能力，它在搜索優化、推薦系統、快速檢索排序、智能客服上都有著極大的用武之地！
信息檢索：在信息檢索領域的很多應用中，都需要根據原文本來檢索與其相似的其他文本，使用場景非常普遍。除純文本檢索外，SimNet還適用於通過標籤來檢索圖片、視頻等場景，大大提高檢索效率。新聞推薦：通過用戶剛剛瀏覽過的新聞標題，自動檢索出其他的相似新聞，個性化地為用戶做推薦，從而增強用戶粘性，提升產品體驗。智能客服：用戶輸入一個問題後，自動為用戶檢索出相似的問題和答案，節約人工客服的成本，提高效率。
2.SimNet表現出眾
SimNet 在語義表示上沿襲了隱式連續向量表示的方式，但對語義匹配問題在深度學習框架下進行了 End-to-End 的建模，將詞語的 Embedding 表示與句篇的語義表示、語義的向量表示與匹配度計算、文本對的匹配度計算與 pair-wise 的有監督學習全部統一在一個整體框架內。
在實際應用場景下，海量的用戶點擊行為數據可以轉化大規模的弱標記數據，搭配我們研發的高效並行訓練算法，大數據訓練的 SimNet 顯著超越了主題模型類算法的效果，並首次實現了可完全取代基於字面匹配的策略，而且可以直接建模非相似度類的匹配問題。在網頁搜索任務上的初次使用即展現出極大威力，帶來了相關性的明顯提升。
我們基於百度海量搜索數據訓練的SimNet-BOW-Pairwise語義匹配模型，在一些真實的FAQ問答場景中，比其他基於字面的相似度方法AUC提升了5%以上。
基於百度自建測試集（包含聊天、客服等數據集）和公開語義匹配數據集（LCQMC）進行評測，結果如下表所示。
其中，LCQMC數據集以Accuracy為評測指標，而pairwise模型的輸出為相似度，因此採用0.958作為分類閾值。相比於基線模型中網絡結構同等複雜的CBOW模型（準確率為0.737），SimNet-BOW-Pairwise模型將準確率提升到了0.7532。
總結來說，SimNet有三大特點：
算法效果好：百度搜索等海量用戶數據為SimNet相似度算法提供了豐富的指導信息，模型效果優於已公開的主流算法。語義級匹配：利用詞向量技術解決關鍵詞匹配失敗的問題，可以有效得到同義詞、近義詞之間的相似度，泛化能力好。深度學習技術：基於深度神經網絡，對單詞語義到短文本語義到組合過程進行建模，模型更強大，表達效果更好。
3.SimNet模型原理介紹
如下圖所示，SimNet模型主要分為輸入層、表示層和匹配層三個部分。
（1）輸入層
該層通過 look up table 將文本詞序列轉換為 word embedding 序列。
（2）表示層
該層主要功能是由詞到句的表示構建，或者說將序列的孤立的詞語的 embedding 表示，轉換為具有全局信息的一個或多個低維稠密的語義向量。最簡單的是 Bag of Words（BOW）的累加方法，除此之外，我們還在 SimNet 框架下研發了對應的序列卷積網絡（CNN）、循環神經網絡（RNN）等多種表示技術。當然，在得到句子的表示向量後，也可以繼續累加更多層全連接網絡，進一步提升表示效果。
（3）匹配層
該層利用文本的表示向量進行交互計算，根據應用的場景不同，我們研發了Representation-based Match和Interaction-based Match兩種匹配算法。
1）Representation-based Match
該方式下，更側重對表示層的構建，儘可能充分地將待匹配的兩端都轉換到等長的語義表示向量裡。然後在兩端對應的兩個語義表示向量基礎上，進行匹配度計算，我們設計了兩種計算方法：一種是通過固定的度量函數計算，實際中最常用的就是 cosine 函數，這種方式簡單高效，並且得分區間可控意義明確；還有就是將兩個向量再過一個多層感知器網絡（MLP），通過數據訓練擬合出一個匹配度得分，這種方式更加靈活擬合能力更強，但對訓練的要求也更高。
2）Interaction-based Match
該方式更強調待匹配兩端更充分的交互，以及交互基礎上的匹配。所以不會在表示層將文本轉換成唯一的一個整體表示向量，而一般會保留和詞位置相對應的一組表示向量。下面介紹該方式下我們實際應用的一種的 SimNet 模型變體。
首先基於表示層採用雙向 RNN 得到的文本中間位置表示，和詞位置對應的每個向量體現了以本詞語為核心的一定的全局信息；然後對兩段文本按詞對應交互，由此構建兩段文本之間的 matching matrix（當然也可以構建多組 matrix，形成 tensor），這裡面包括了更細緻更局部的文本交互信息；基於該局部匹配特徵矩陣，我們進一步使用卷積來提取高級的從單詞到 N-Gram 多層次的匹配特徵，再經過 pooling 和 MLP 得到最終匹配得分。
Interaction-based Match 匹配方法匹配建模更加細緻、充分，一般來說效果更好一些，但計算成本會增加非常多，適合一些效果精度要求高但對計算性能要求不高的應用場景。大部分場景下我們都會選擇更加簡潔高效的 Representation-based 匹配方式。
訓練階段採用上圖所示的 pair-wise RankingLoss框架，以網頁搜索任務為例，假設搜索查詢文本為 Q，相關的一篇文檔為 D+，不相關的一篇文檔為 D-，二者經過 SimNet 網絡得到的和 Q 的匹配度得分分別為 S(Q,D+) 和 S(Q,D-)，而訓練的優化目標就是使得 S(Q,D+)>S(Q,D-)。實際中，我們一般採用 Max-Margin 的 Hinge Loss：max{0,margin-(S(Q,D+)-S(Q,D-))}
這種 loss 簡潔、高效，還可以通過 margin 的不同設定，來調節模型得分的區分度。
4.飛槳SimNet快速上手
4.1 克隆項目
使用git命令克隆工具集代碼庫到本地。
git clone https://github.com/PaddlePaddle/models.git
cd models/PaddleNLP/similarity_net
4.2 數據準備
下載經過預處理的數據。
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
運行上述命令後，data目錄下會生成訓練集數據示例、測試集數據示例，以及對應詞索引字典（term2id.dict）。
4.3 模型準備
我們開源了基於大規模數據訓練好的pairwise模型（基於bow模型訓練），並提供兩種下載方式。
方式一：基於PaddleHub命令行工具（PaddleHub安裝方式）
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：直接下載
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
模型將保存在./model_files/simnet_bow_pairwise_pretrained_model/下。
4.4 模型評估
我們公開了自建的測試集，包括百度知道、ECOM、QQSIM和UNICOM四個數據集。
下面基於上面的預訓練模型，來評估模型的效果。
首先進入evaluate目錄。
cd evaluate
依次執行以下命令，獲取測試集評估結果。
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，通過下列命令評估自己指定的測試集。
sh run.sh eval
4.5 模型推測
基於上面的預訓練模型，運行下面的命令，進行推測並將推測結果保存到本地。
sh run.sh infer
4.6 訓練自己的模型
可以基於示例數據構建訓練集和開發集，重新訓練自己的模型。命令如下：
sh run.sh train
開發者還可以指定run.sh中train函數裡的INIT_CHECKPOINT的路徑，載入開源的bow-pariwise模型進行熱啟動訓練，適合某些場景下訓練數據量較少的情況。趕快自己動手嘗試下吧！