文本匹配、文本相似度模型之ESIM_esim实战文本相似度

本文是我的匹配模型合集的其中一期，如果你想了解更多的匹配模型，欢迎参阅我的另一篇博文匹配模型合集

所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，[代码地址]https://github.com/terrifyzhao/text_matching

简介

ESIM模型主要是用来做文本推理的，给定一个前提premise $p$ 推导出假设hypothesis $h$，其损失函数的目标是判断$p$与$h$是否有关联，即是否可以由$p$推导出$h$，因此，该模型也可以做文本匹配，只是损失函数的目标是两个序列是否是同义句。接下来我们就从模型的结构开始讲解其原理。

结构

ESIM的论文中，作者提出了两种结构，如下图所示，左边是自然语言理解模型ESIM，右边是基于语法树结构的HIM，我的代码实现主要以ESIM为主，本文也主要讲解ESIM的结构，大家如果对HIM感兴趣的话可以阅读原论文。

ESIM一共包含四部分，Input Encoding、Local Inference Modeling、 Inference Composition、Prediction，接下来会分别对这四部分进行讲解。

Input Encoding

我们先看一下这一层结构的输入内容，输入一般可以采用预训练好的词向量或者添加embedding层，在我的代码中采用的是embedding层。接下来就是一个双向的LSTM，起作用主要在于对输入值做encoding，也可以理解为在做特征提取，最后把其隐藏状态的值保留下来，分别记为$\overline{a_i}$与$\overline{b_j}$，其中i与j分别表示的是不同的时刻，a与b表示的是上文提到的p与h。

$$\overline{a_i}=BiLSTM(a,i),i\in [1,...,l_a]$$

$$\overline{b_j}=BiLSTM(b,j),j\in [1,...,l_b]$$

Local Inference Modeling

这一层的任务主要是把上一轮拿到的特征值做差异性计算。这里作者采用了attention机制，其中attention weight的计算方法如下：

$$e_{ij}={\overline{a_i}}^T\overline{b_j}$$

然后根据attention weight计算出a与b的权重加权后的值，计算方法如下：

$$\widetilde{a_i}=\sum _{j=1}^{l_b}\frac{exp(e_{ij})}{{\sum }_{k=1}^{l_b}exp(e_{ik})}\overline{b_j},i\in [1,...,l_a]$$

$$\widetilde{b_j}=\sum _{i=1}^{l_a}\frac{exp(e_{ij})}{{\sum }_{k=1}^{l_a}exp(e_{kj})}\overline{a_i},j\in [1,...,l_b]$$

注意，这里计算$\widetilde{a_i}$的时候，其计算方法是与$\overline{b_j}$做加权，而不是$\overline{a_i}$本身，$\widetilde{b_j}$同理。

得到encoding值与加权encoding值之后，下一步是分别对这两个值做差异性计算，作者认为这样的操作有助于模型效果的提升，论文有有两种计算方法，分别是对位相减与对位相乘，最后把encoding两个状态的值与相减、相乘的值拼接起来。

$$m_a=[\bar{a};\tilde{a};\bar{a}-\tilde{a};\bar{a}\odot \tilde{a}]$$

$$m_b=[\bar{b};\tilde{b};\bar{b}-\tilde{b};\bar{b}\odot \tilde{b}]$$

Inference Composition

在这一层中，把之前的值再一次送到了BiLSTM中，这里的BiLSTM的作用和之前的并不一样，这里主要是用于捕获局部推理信息$m_a$和$m_b$及其上下文，以便进行推理组合。

最后把BiLSTM得到的值进行池化操作，分别是最大池化与平均池化，并把池化之后的值再一次的拼接起来。

$$V_{a,ave}=\sum _{i=1}^{l_a}\frac{V_a,i}{l_a}，V_{a,max}=ma{x}_{i=1}^{l_a}{V}_{a,i}$$

$$V_{b,ave}=\sum _{j=1}^{l_b}\frac{V_b,j}{l_b}，V_{b,max}=ma{x}_{j=1}^{l_b}{V}_{b,j}$$

$$V=[V_{a,ave};V_{a,max};V_{b,ave};V_{b,max}]$$

Prediction

最后把$V$送入到全连接层，激活函数采用的是$tanh$，得到的结果送到softmax层。

小结

ESIM与BiMPM在相似度匹配任务中都是使用较多的模型，但是ESIM训练速度快，效果也并没有逊色太多，如果加入了语法树，其最终效果也能进一步的提升。

参考文献

Enhanced LSTM for Natural Language Inference