贝壳找房【深度语义匹配模型】原理篇二：交互篇

上期： 贝壳找房【深度语义匹配模型 】原理篇一：表示型

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：

1. 捕捉直接的匹配信号，将匹配信号作为特征建模。
2. 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。
3. 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：

1. Indicator: 0-1 类型，每个序列对应的词相同为 1，不同为 0。
2. 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。
3. 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

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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。

四、参考文献

1. http://cjc.ict.ac.cn/online/onlinepaper/pl-201745181647.pdf
2. https://www.sohu.com/a/140243692_500659
3. https://blog.csdn.net/ling620/article/details/95468908
4. https://blog.csdn.net/coraline_m/article/details/78796786
5. https://zhuanlan.zhihu.com/p/47580077
6. https://zhuanlan.zhihu.com/p/72403578
7. https://blog.csdn.net/Xwei1226/article/details/82081583
8. https://zhuanlan.zhihu.com/p/50160263

作者介绍

卢新洁，2018 年毕业于澳大利亚新南威尔士大学，毕业后加入贝壳找房语言智能与搜索部，主要从事 NLP 及智能客服相关工作。