NLP 文本匹配任务核心梳理

定义

本质上是做了意图的识别
判断两个内容的含义（包括相似、矛盾、支持度等）
侠义
- 给定一组文本，判断语义是否相似
- Yi 分值形式给出相似度
广义
- 给定一组文本，计算某种自定义的关联度
- Text Entailment
  判断文本是否能支持或反驳这个假设
- 主题判断

神经网络方法

表示型文本匹配
- 特点
  - 只需要对用户新输入的问题送入模型，运行一次
    实际查找中，对输入文本做一次向量化
  - 运行结果与知识库中的标准问向量分别计算 loss
  - 最后排序，找到最 match 的结果
  - 更适用智能问答
  - 用于需要分别看到两句话的场景
    计算两句话相似性
  - 类似于二分类任务
- 方式
  - 共享encoder 参数
    - 即孪生网络
    - encoder 层
      两句话分别输入encoder（LSTM、CNN+pool、bert）得到句向量
    - matching layer 层
      - 对两个句向量进行预期分值计算
        相同文本用相同参数，余弦值夹角为0，值为1，欧式距离为0
      - 可以完全没有可训练参数
        在评估阶段进行 cosine loss 或欧式距离等向量分值计算
  - triplet loss
    - 目标
      - 使具有相同标签的样本在 embedding 空间尽量接近
      - 使具有不同标签的样本在 embedding 空间尽量远离
    - 方式
      三元组<a, p, n>
      - a 原点
      - p 与a 同一类别的样本
      - n 与a 不同类别的样本
    - 在cv也用于人脸识别模型训练
交互型文本匹配
- 特点
  - 用户输入新问题，与知识库中的n 个标准问分别拼接送入模型，计算 n 次
    对比把握句子重点
  - 更适合问题与答案的匹配场景
    因为答案长度与问题长度差异，答案与问题是两个概念的东西，共用 encoder 参数就不合适，可能需要补太多 padding
  - 用于需要同时看到两句话的场景
    用于计算两句话相关性
- 方式
  - 每次计算需要两个输入
  - 将两个句子拼接成长文本
    在模型中判断两句话关联性，输出关联性得分

非神经网络算法

Jaccard 相似度

核心逻辑：文本中元素的交集/文本中元素的并集
word2vec

核心逻辑：从词向量相似度得到句子相似度，将文本中所有的词的词向量相加取平均
- 获取句子向量之间余弦值
- 两个句子的相似度，等同于两个向量的余弦距离
BM25算法

对 TF-IDF 的改进
编辑距离

动态规划算法

python 复制代码

def edit_distance(s1, s2):
    m, n = len(s1), len(s2)
    dp = [[0] * (n + 1) for _ in range(m + 1)]
    for i in range(m + 1):
        dp[i][0] = i
    for j in range(n + 1):
        dp[0][j] = j
    for i in range(1, m + 1):
        for j in range(1, n + 1):
            if s1[i - 1] == s2[j - 1]:
                dp[i][j] = dp[i - 1][j - 1]
            else:
                dp[i][j] = min(dp[i - 1][j - 1], dp[i - 1][j], dp[i][j - 1]) + 1
    return dp[m][n]

优点
- 可解释性强
- 跨语种
- 不需要训练模型
缺点
- 字符之间没有语义相似度
- 受无关词、停用词影响大
- 受语义影响大
- 文本长度对速度影响很搭
由一个字符串转成量一个所需的最少编辑操作次数
核心是比较两个序列相似性

应用

应用方向
- 短文本 vs 短文本
  - 知识库问答
    - 不使用文本分类的原因
      - 拓展性不强
        新增问题时需要重新训模型
      - 相同问题的有效性
        会出现无法命中相同问题的情况
    - 可以使用GPT模型
      RAG 思路：检索增强
  - 聊天机器人
- 短文本 vs 长文本
  - 文章检索
  - 广告推荐
- 长文本 vs 长文本
  新闻、文章的关联推荐
实际应用
- 信息检索
  搜索引擎
- nlp 最成熟的落地任务：智能问答
  - 落地形式
    - 人机对话
    - 智能客服
    - 智能音箱
    - 聊天机器人
    - 车载导航
    - 手机助手
  - 基础资源
    - faq 库
      - 多个问答对组成的集合
        一个标准问对应一个标准审核好的标准答案
      - 运行逻辑
        
        用户提问
        
        提问内容预处理
        根据算法决定处理方式
        
        找到最相似的问题
        
        输出答案
      - 核心
        
        进行语义相似度计算
        即文本匹配
    - 书籍文档
    - 网页
    - 知识图谱
    - 表格
    - 特定领域知识
    - 人工规则
  - 答案产出方式
    - 检索式
    - 生成式
    - 检索+生成
  - 相关技术划分
    - 单轮问答
    - 多轮问答
    - 多语种问答
    - 事实性问答
    - 开方性问答
    - 多模态问答
      问题是文字答案是语音或视频
    - 选择性问答
    - 抽取式问答
    - 生成式问答
      ...
落地应用
- 信息检索
- 知识库问答
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