语义匹配（一）【NLP论文复现】Sentence-BERT 句子语义匹配模型的tensorflow实现以及训练Trick_sentencebert复现

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论文模型回顾

论文链接：https://arxiv.org/abs/1908.10084
文章在已有的语义匹配模型的基础上提出了基于Bert的句义匹配孪生网络

模型介绍：将两个句子通过Bert（注意：在对句子相似度建模时，两个句子经过的Bert层应该是共享权重的，及同一个Bert）进行特征提取后，取最后一层的hidde_layers进行pooling，文章试验了直接取CLS向量、max_pooling、mean_pooling，结果显示mean_pooling效果最好。将pooling后得到的两个句子向量进行特征交叉，文章尝试了多种交叉方式，|u-v|的效果最好，当然使用者可以根据具体任务和场景自行尝试多种交叉方法；最后通过softmax层。
训练好模型之后，我们可以将语料库中的句子通过单塔转化为对应的句子向量，当待匹配句子进入时，通过向量相似度检索来直接搜索相似句子，节省了大量的模型推理时间。

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建模与训练

tensorflow 2.0.0
transformers 3.1.0

模型代码部分

class BertNerModel(tf.keras.Model):
    dense_layer = 512
    class_num = 2
    drop_out_rate = 0.5
    def __init__(self,pretrained_path,config,*inputs,**kwargs):
        super(BertNerModel,self).__init__()
        config.output_hidden_states = True
        self.bert = TFBertModel.from_pretrained(pretrained_path,config=config,from_pt=True)
        self.liner_layer = tf.keras.layers.Dense(self.dense_layer,activation='relu')
        self.softmax = tf.keras.layers.Dense(self.class_num,activation='softmax')
        self.drop_out = tf.keras.layers.Dropout(self.drop_out_rate)      
    def call(self,input_1):
        hidden_states_1,_,_ = self.bert((input_1['input
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