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来自：CS的陋室

背景

搜索也好，检索式对话也好，文本是一个很难绕开的话题，虽然语义是一个重要因素，用语义相似度直接梭，但是用户的感知可不是如此，很多用户的感知更多是文本层面的相似要高于语义相似，或者说，遇到语义相似和文本相似的时候会更优先接受文本相似，毕竟文本使用户能直接看到的，当然语义相似度虽好，但是对于没有什么标注数据的情况，也是束手无策吧。

所以，即使语义相似度如火如荼地发展着，文本层面的匹配依旧是项目实践中不可避免的关注点。

cqr&ctr概念

cqr和ctr的概念还是比较清晰明确的。

给定query和title，现在计算cqr和ctr。

讲完了，就是这么简单，其实就是看两者交集占query的占比和占title的占比，就是对应的cqr和ctr。

当然，由于这种计算会把所有词的重要性考虑进去，例如“怎么做作业”分别和“怎样做作业”、“怎么做手机”，两个的相似度就一样了，此时就要考虑到给每个词加点权重，这样能更好地描述，这就是一个优化的实用版本，加权

给定query，有对应的权重和title，以及对应权重，现在计算cqr和ctr：

想到可能会有人问到权重怎么来，这里我就要把我的历史文章放出来了，之前是专门讲过词权重的问题的：NLP.TM[20] | 词权重问题

这个应该就是我自己平时用的版本了，而且屡试不爽。

而如果是要分析两个句子综合、无偏的相似度，只要相乘就好了：

细品

可以看到，这个东西很简单，就是一个基于统计计算的工具，但是我依然想仔细讨论一下这个东西。

首先，有关相似度，其实我们很容易想到这个计算方法：

就是比较著名的jaccard相似度，当然还有一个更加出名的方法，那就是BM25（更为常见，此处就不赘述了）。但是我并没有选择，为什么呢，其实核心就是1个点：

query和title的长度信息。

jaccard距离虽然能比较综合、无偏向性地计算两者的相似度，但问题是，当query和title长度计算差距很大的时候，计算准确性就会受到影响，而分成两个指标，则能够充分表现两者的相似性，当然具体用哪种其实还是要看具体场景的，有的时候这种无偏向性对效果优化还是有用的，但是有的时候其实会影响最终效果。

来看个例子，query是“我昨天新买的手机，今天怎么就不能开机了”，title是“手机不能开机”，这里可以，ctr无疑就是1，当然cqr就比较低了，但是我们可以用ctr作为后续的排序特征或者过滤条件。

优缺点

感觉有些东西想说但是没说出来，直接总结一下这个方案的优缺点吧，以便大家进行方案选择吧，这个优点，是相对于常见的语义相似度模型而言的。

首先说优点：

• 能够体现文本层面的相似度，在一些领域下体验比较好。

• 性能比语义相似度模型好很，所以是一个简单轻快的模型。

• 无监督，词权重的话用语料就可以训练了。

• 效果稳定可追踪。

当然，还是有缺点的。

• 文本层面的匹配无法体现语义，同义词、说法之类的无法体现。

• 对切词敏感，类似“充不进去电”和“充电”就完全匹配不上。

应用

有这些有缺点，其实我们就可以考虑这个相似度该怎么用了：

• 用于过滤一些肯定不对的答案。

• 无标注数据下，这个指标可以作为排序的指标，对启动项目挺重要的。

• 作为排序特征，保证结果在文本层面还是比较接近的。

当然，在一个比较完整的搜索或者是检索式对话的系统里，其实这种文本相似度类的特征还是非常有收益的，结合语义相似度还是会有一些比较稳定的收益。

小结

东西其实不难，却是非常实用的技能，但是在应用的过程中能够想到的人其实很少，但有用的东西我们学起来也挺好。

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