text matching_text-matching 多少不通过

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前提概述：
text matching是一种端到端的文本匹配的算法，主要用与搜索引擎，问答系统等，主要是为了找到与目标文本最相关的文本。如和问题最相关的答案，在搜索引擎中找到与搜索框中关键词最相关的网页等。

MatchPyramid
文章来源：Text Matching as Image Recognition
主要方法：构建文本与文本的相似矩阵，采用CNN对矩阵进行score，score越高的值对应的文本与文本直接相关性越高。
算法架构：输入：两个文本。
1） 基于glove得到两文本的每个词的embedding。
2） 构建两个文本的相似矩阵。
3）把相似矩阵放入两层CNN中。
4）把CNN的结果放入两层的感知机中。
5）获得二分类的score。
相似矩阵的构建方法：
法1：构建Indicator function：

$$\begin{align} M_{ij} = \begin{cases} 1 & \text{if $w_i = v_j$ } \\ 0 & \text{otherwise} \end{cases} \end{align}$$
法2：构建词向量 $\alpha_i, \beta_j$ 表示 $w_i$和 $v_j$则采用余弦相似性或者点乘的方式表达M即：

$$\begin{align} M_{ij} = \frac{\vec{\alpha}^T\vec{\beta}}{||\vec{\alpha}|| \cdot ||\vec{\beta}||} \end{align}$$

or

$$\begin{align} M_{ij} = \vec{\alpha}^T\vec{\beta} \end{align}$$

DRMM(deep relevance matching model)
文章来源A Deep Relevance Matching Model for Ad-hoc Retrieval

point1: 现在的基于deep的文本匹配的大致模型如下：

$$\begin{align} match(T_1,T_2) = F(\phi(T_1),\phi(T_2)) \end{align}$$

其中，$\phi$ 是关于text的映射函数，通过$\phi$可以把text进行向量化表示。<script type="math/tex" id="MathJax-Element-1200">F</script>函数是对映射之后两文本关联性的打分。

主要方法：主要用于问答相关的长短文本匹配，在进行匹配之前，先对问题文本即短文本进行重构，把embed的向量重构之后得到文本新的表征，再进行匹配。
算法架构：1）query 和 document embedding
2）对query的embedding进行重构
3）query