自然语言处理入门(五)--基于双塔结构的语义匹配模型

Myth丶恋晨 2022-12-08 15:38 55阅读 0赞

### 语义匹配 ###

文本语义匹配一般是计算两端文本之前的语义相关性或相似度，在搜索和自动问答中应用广泛。用深度学习方法解决这类问题一般有两种思路，以搜索中的query和doc为例：一种是query和doc分别学习一个向量表示，最后计算cos相似度；另一种是query和doc先融合，然后接多层网络，最后变成分类问题来优化。  
详细可参考：[《搜索与推荐中的深度学习匹配》之搜索篇][Link 1]

本文主要将的是第一种情况，就是所谓的双塔结构。

### 双塔结构 ###

双塔结构总体如下图，一般有两个输入，然后分别接一个表示层，表示层输出向量，最后计算两个向量的相似度得到匹配分。这个结构的可改动点一般就是中间的表示层，表示层可大可小，小点就是RNN和CNN，大一点就是Transformer和Bert模型，都可以使用。输出的匹配层一般用cos相似度计算。  
![在这里插入图片描述][20200920181938191.png_pic_center]

下面以TextCNN和CDSSM模型为基础表示层，构建双塔结构模型做语义匹配。

### 基于TextCNN的语义匹配 ###

完整示例代码参考zh\_sent\_semantic\_match.ipynb：[https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo][https_github.com_huanghao128_zh-nlp-demo]

TextCNN模型主要用在文本分类任务，通过不同的卷积窗口大小，来捕捉文本序列信息。模型结构如下图所示。  
![在这里插入图片描述][20200920171555135.png_pic_center]  
下面利用TextCNN的倒数第2层的输出来作为文本向量表示，完成双塔模型构建。

import tensorflow as tf
    from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras import backend as K
    
    print(tf.__version__)
    
    class BaseTextCNN(keras.Model):
        def __init__(self, filters, kernel_sizes, output_dim, name):
            super(BaseTextCNN, self).__init__(name=name)
            self.kernel_sizes = kernel_sizes
            self.conv_layers = []
            self.max_poolings = []
            for kernel_size in kernel_sizes:
                self.conv_layers.append(
                    keras.layers.Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, 
                                    activation='relu', padding="same")
                )
                self.max_poolings.append(keras.layers.GlobalMaxPool1D())
            self.concatenate = keras.layers.Concatenate()
            self.dense = keras.layers.Dense(output_dim, activation='tanh')
            
        def call(self, inputs):
            convs = []
            for i in range(len(self.kernel_sizes)):
                x = self.conv_layers[i](inputs)
                x = self.max_poolings[i](x)
                convs.append(x)
            x = self.concatenate(convs)
            output = self.dense(x)
            return output

语义匹配的完整模型：

def match_model(vocab_size, max_len, embedding_size, filters, kernel_sizes, output_dim):
        input1 = keras.layers.Input(name='sent1', shape=(max_len,))
        input2 = keras.layers.Input(name='sent2', shape=(max_len,))
    
        embedding = keras.layers.Embedding(vocab_size, embedding_size)
        sent1_embed = embedding(input1)
        sent2_embed = embedding(input2)
    
        output_sent1 = BaseTextCNN(filters, kernel_sizes, output_dim, name="textcnn_left")(sent1_embed)
        output_sent2 = BaseTextCNN(filters, kernel_sizes, output_dim, name="textcnn_right")(sent2_embed)
    
        cosine_output = keras.layers.Dot(axes=[1, 1], normalize=True)([output_sent1, output_sent2])
        outputs = keras.layers.Dense(1, activation='linear', name="output")(cosine_output)
    
        model = keras.models.Model(inputs=[input1, input2], outputs=outputs)
        
        return model

初始化一些参数，并打印模型结构。

K.clear_session()
    
    max_len = 15 # 文本最大长度
    vocab_size = len(vocab2id) # 词典大小
    embedding_size = 128
    filters = 200
    kernel_sizes = [3,4,5]
    output_dim = 100
    
    model = match_model(vocab_size, max_len, embedding_size, filters, kernel_sizes, output_dim)
    
    print(model.summary())

![在这里插入图片描述][202009201731325.png_pic_center]  
训练完后保存模型需要注意，上面BaseTextCNN是自定义模型，直接model.save()好像会有问题，可以用save\_weights()或者tf.saved\_model.save()

# 只保存模型权重，使用时模型结构需要重新初始化
    model.save_weights("output/match_model_weight.h5")
    
    # 保存为pb格式，可以直接使用tf-serving部署调用
    tf.saved_model.save(model, "output/match_model")

### 基于CNN-DSSM的语义匹配 ###

CNN-DSSM主要针对英文这种以字符为最小单元的语言，来做双塔结构的语义匹配。其中卷积的单元是letter-trigram，也就是把单词拆分成3个连续的字符，作为语义表示的最小单元。这种方法可以解决出现不在词典中的词问题，也能学习到语义表示。CNN-DSSM在双胎模型中的表示层结构图如下：  
![在这里插入图片描述][20200920182055994.png_pic_center]

这里写一个简单的实现版本。

from tensorflow import keras
    from tensorflow.keras import backend as K
    
    def base_network(inputs, filters, kernel_size, output_dim, name):
        x = keras.layers.Conv1D(filters=filters, kernel_size=kernel_size, strides=1, 
                                activation='relu', padding="same")(inputs)
        x = keras.layers.Dropout(0.2)(x)
        x = keras.layers.GlobalMaxPool1D()(x)
        output = keras.layers.Dense(output_dim, activation='tanh', name=name)(x)
        return output
    
    def create_model(max_len, trigram_size, filters, kernel_size, output_dim):
        sent_left = keras.layers.Input(name='sent_left', shape=(max_len, trigram_size))
        sent_right = keras.layers.Input(name='sent_right', shape=(max_len, trigram_size))
    
        left_output = base_network(sent_left, filters, kernel_size, output_dim, name="left")
        right_output = base_network(sent_right, filters, kernel_size, output_dim, name="right")
    
        cosine_output = keras.layers.Dot(axes=[1, 1], normalize=True)([left_output, right_output])
        outputs = keras.layers.Dense(num_classes, activation='linear')(cosine_output)
    
        model = keras.models.Model(inputs=[sent_left, sent_right], outputs=outputs)
        
        return model

模型初始化例子

max_len = 10 # 句子最大长度
    trigram_size = 30000 # trigram大小
    filters = 300
    kernel_size = 3
    output_dim = 128
    
    model = create_model(max_len, trigram_size, filters, kernel_size, output_dim)
    print(model.summary())

![在这里插入图片描述][20200920203437769.png_pic_center]

### 其他语义匹配模型 ###

上面讲的是representation-based的方法，还有一类是interaction-based方法，如ARC-II、MatchPyramid、Match-SRNN等，这些在开源项目[MatchZoo][]中都有实现。

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**参考文档**  
\[1\]. https://www.jiqizhixin.com/articles/2017-06-15-5  
\[2\]. https://zhuanlan.zhihu.com/p/38296950  
\[3\]. https://www.cnblogs.com/guoyaohua/p/9229190.html  
\[4\]. https://github.com/NTMC-Community/MatchZoo

[Link 1]: https://zhuanlan.zhihu.com/p/38296950
[20200920181938191.png_pic_center]: /images/20221123/2a7006478c1b4b4cbf0b7aa546f8ed30.png
[https_github.com_huanghao128_zh-nlp-demo]: https://github.com/huanghao128/zh-nlp-demo
[20200920171555135.png_pic_center]: /images/20221123/da0ea9b9557d4c7c85970347b5506740.png
[202009201731325.png_pic_center]: /images/20221123/bd92bcb8f29040d9a6eddece10abf030.png
[20200920182055994.png_pic_center]: /images/20221123/0973a9cf783042bea93bc8613cc156bf.png
[20200920203437769.png_pic_center]: /images/20221123/90fd75dbdaaf4cebb69245ec377eedc2.png
[MatchZoo]: https://github.com/NTMC-Community/MatchZoo