挖掘文本的奇妙力量：传统与深度方法探索匹配之道
文本向量表示咋做？文本匹配任务用哪个模型效果好？
许多 NLP 任务的成功离不开训练优质有效的文本表示向量。特别是文本语义匹配（Semantic Textual Similarity，如 paraphrase 检测、QA 的问题对匹配）、文本向量检索（Dense Text Retrieval）等任务。
1. 传统方法：基于特征的匹配
- 基于 TF-IDF、BM25、Jaccord、SimHash、LDA 等算法抽取两个文本的词汇、主题等层面的特征，然后使用机器学习模型（LR, xgboost）训练分类模型
- 优点：可解释性较好
- 缺点：依赖人工寻找特征，泛化能力一般，而且由于特征数量的限制，模型的效果比较一般
代表模型：
- BM25
BM25 算法，通过候选句子的字段对 qurey 字段的覆盖程度来计算两者间的匹配得分，得分越高的候选项与 query 的匹配度更好，主要解决词汇层面的相似度问题。
2.深度方法：基于表征的匹配
- 基于表征的匹配方式，初始阶段对两个文本各自单独处理，通过深层的神经网络进行编码（encode），得到文本的表征（embedding），再对两个表征进行相似度计算的函数得到两个文本的相似度
- 优点：基于 BERT 的模型通过有监督的 Fine-tune 在文本表征和文本匹配任务取得了不错的性能
- 缺点：BERT 自身导出的句向量（不经过 Fine-tune，对所有词向量求平均）质量较低，甚至比不上 Glove 的结果，因而难以反映出两个句子的语义相似度
主要原因是：1.BERT 对所有的句子都倾向于编码到一个较小的空间区域内，这使得大多数的句子对都具有较高的相似度分数，即使是那些语义上完全无关的句子对。
2.BERT 句向量表示的聚集现象和句子中的高频词有关。具体来说，当通过平均词向量的方式计算句向量时，那些高频词的词向量将会主导句向量，使之难以体现其原本的语义。当计算句向量时去除若干高频词时，聚集现象可以在一定程度上得到缓解，但表征能力会下降。
代表模型：
- DSSM(2013)
- CDSSM(2014)
- ARC I(2014)
- Siamese Network(2016)
- InferSent(2017)
- BERT(2018)
- Sentence-BERT(2019)
- BERT-flow(2020)
- SimCSE(2021)
- ConSERT(2021)
- CoSENT(2022)
由于 2018 年 BERT 模型在 NLP 界带来了翻天覆地的变化，此处不讨论和比较 2018 年之前的模型（如果有兴趣了解的同学，可以参考中科院开源的 MatchZoo 和 MatchZoo-py）。
所以，本项目主要调研以下比原生 BERT 更优、适合文本匹配的向量表示模型：Sentence-BERT(2019)、BERT-flow(2020)、SimCSE(2021)、CoSENT(2022)。
3.深度方法：基于交互的匹配
- 基于交互的匹配方式，则认为在最后阶段才计算文本的相似度会过于依赖文本表征的质量，同时也会丢失基础的文本特征（比如词法、句法等），所以提出尽可能早的对文本特征进行交互，捕获更基础的特征，最后在高层基于这些基础匹配特征计算匹配分数
- 优点：基于交互的匹配模型端到端处理，效果好
- 缺点：这类模型（Cross-Encoder）的输入要求是两个句子，输出的是句子对的相似度值，模型不会产生句子向量表示（sentence embedding），我们也无法把单个句子输入给模型。因此，对于需要文本向量表示的任务来说，这类模型并不实用
代表模型：
- ARC II(2014)
- MV-LSTM(2015)
- MatchPyramid(2016)
- [DRMM(2016)]
- Conv-KNRM(2018)
- RE2(2019)
- Keyword-BERT(2020)
Cross-Encoder 适用于向量检索精排。
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