文本相似度匹配-task1

### 背景介绍

文本语义匹配是自然语言处理中一个重要的基础问题，NLP 领域的很多任务都可以抽象为文本匹配任务。例如，信息检索可以归结为查询项和文档的匹配，问答系统可以归结为问题和候选答案的匹配，对话系统可以归结为对话和回复的匹配。语义匹配在搜索优化、推荐系统、快速检索排序、智能客服上都有广泛的应用。如何提升文本匹配的准确度，是自然语言处理领域的一个重要挑战。

信息检索：在信息检索领域的很多应用中，都需要根据原文本来检索与其相似的其他文本，使用场景非常普遍。
新闻推荐：通过用户刚刚浏览过的新闻标题，自动检索出其他的相似新闻，个性化地为用户做推荐，从而增强用户粘性，提升产品体验。
智能客服：用户输入一个问题后，自动为用户检索出相似的问题和答案，节约人工客服的成本，提高效率。

让我们来看一个简单的例子，比较各候选句子哪句和原句语义更相近：

原句：“车头如何放置车牌”
比较句1：“前牌照怎么装”
比较句2：“如何办理北京车牌”
比较句3：“后牌照怎么装”

比较结果：

比较句1与原句，虽然句式和语序等存在较大差异，但是所表述的含义几乎相同
比较句2与原句，虽然存在“如何” 、“车牌”等共现词，但是所表述的含义完全不同
比较句3与原句，二者讨论的都是如何放置车牌的问题，只不过一个是前牌照，另一个是后牌照。二者间存在一定的语义相关性
所以语义相关性，句1大于句3，句3大于句2，这就是语义匹配。

### 数据说明

LCQMC数据集比释义语料库更通用，因为它侧重于意图匹配而不是释义。LCQMC数据集包含 260,068 个带有人工标注的问题对。

包含 238,766 个问题对的训练集
包含 8,802 个问题对的开发集
包含 12,500 个问题对的测试集

### 评估方式

使用准确率Accuracy来评估，即：

准确率(Accuracy)=预测正确的条目数/预测总条目数准确率

也可以使用文本相似度与标签的皮尔逊系数进行评估，不匹配的文本相似度应该更低。

任务1：数据集读取

自然语言处理(Natural Language Processing, NLP)是计算机科学、人工智能和语言学的交叉领域，其目标是使计算机能够理解、生成和处理人类语言。常见的 NLP 技术包括语音识别、文本分析、机器翻译等。这些技术都是基于人工智能和机器学习的算法来实现的。

文本匹配是自然语言处理中的一种常见任务。它可以用来判断两个文本之间的相似度或相关性。常见的文本匹配任务包括：文本相似性匹配、问答匹配、查询-文档匹配等。这些任务的具体实现可以使用机器学习技术，例如使用神经网络模型进行文本嵌入，然后使用余弦相似度或其他相似度度量来计算文本之间的相似度。

LCQMC（Large-scale Chinese Question Matching Corpus）是一个大规模的中文文本匹配数据集。它包含超过 400,000 个标记为重复或非重复的问题对。该数据集由中国科学院自动化研究所（CASIA）深度学习技术与应用国家工程实验室（NEL-DLT）创建。

LCQMC 数据集中的问题涵盖广泛的主题，并以口语化的中文编写，使其成为文本匹配模型具有挑战性的数据集。该数据集通常用于训练和评估各种中文文本匹配模型的性能，例如基于神经网络的模型。它还用于中文自然语言处理的研究，例如文本匹配、文本分类和其他 NLP 任务。该数据集为研究人员提供了一个基准，用于评估其模型的性能并将其与最先进的方法进行比较。

import pandas as pd

def load_lcqmc():

'''

LCQMC文本匹配数据集

下载到本地

'''

# train = pd.read_csv('https://mirror.coggle.club/dataset/LCQMC.train.data.zip',

# sep='\t', names=['query1', 'query2', 'label'])

train = pd.read_csv('./dataset/LCQMC.train.data.zip',

sep='\t', names=['query1', 'query2', 'label'])

# valid = pd.read_csv('https://mirror.coggle.club/dataset/LCQMC.valid.data.zip',

# sep='\t', names=['query1', 'query2', 'label'])

valid = pd.read_csv('./dataset/LCQMC.valid.data.zip',

sep='\t', names=['query1', 'query2', 'label'])

# test = pd.read_csv('https://mirror.coggle.club/dataset/LCQMC.test.data.zip',

# sep='\t', names=['query1', 'query2', 'label'])

test = pd.read_csv('./dataset/LCQMC.test.data.zip',

sep='\t', names=['query1', 'query2', 'label'])

return train, valid, test

train, valid, test = load_lcqmc()

# 查看前2行

print(train[:2])

print(valid[:2])

print(test[:2])

输出：