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来自 | 知乎

地址 | https://zhuanlan.zhihu.com/p/111768258

作者 | 霸道学长炮兵兵

编辑 | 机器学习算法与自然语言处理公众号

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QA任务是指给定一个问题，自动在许多回复中寻找最相关的回复（Answer Selection），或者所有相关问题来重用它们的回答（Question Retrieval）。

Keyword-BERT：Keyword-Attentive Deep Semantic Matching [2020]

（1）计算每个单词的IDF值，引入diff-idf衡量领域单词的重要性，即

• 通过这种方法创建领域词典，最后合并领域词典，形成keyword词典。

（2）经过上述方法提取了query pair的keywords。假设输出的keyword-attentive为。通过控制self-attention的mask控制关键词的获取，分别提取两个句子中的关键词，通过max-pooling得到每个句子中的表征，同时建模这种关键词表征的差异，得到用于分类的表征向量。

（4）负例采样

将输入语句和关键词拼接进行搜索，如果搜索引擎判断相似度低于一个阈值，则选做负样本。同时，引入query和候选$Q$的关键词重叠度。好的负样本，重叠部分和不重叠部分应该有一个平衡点。

• 其中是效果比较好；可以看做搜索引擎返回的最大相似度。

RE2：Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features [2019]

（1）定义query长度为，answer长度为；将每个序列的tokens经过embedding之后，通过个相同结构的blocks处理，第个block的输出为。定义经过embedding的输入为，之后每一个block的输入为。

（2）模型结构

• Embedding层：获取两个输入序列的Embedding；使用强化残差连接，第层除了是前两个block的输出之外，还会拼接原始的embedding向量。

• Encoding层：通过CNN得到每个token的强化表征；

• Alignment层：计算连个文本的CrossAttention，表示线性层。

• Fusion层：得到每一个token的融合表征

• Prediction层：将最后一个block两个text的输出，经过max-pooling得到text表征，并融合经过预测得到最终分数。

对于Paraphrase identification任务，为了表示两个文本的对称性，可以使用

HCAN：Bridging the Gap Between Relevance Matching and Semantic Matching for Short Text Similarity Modeling [2019]

（1）定义输入序列query的长度为，context的长度为

（2）模型结构

• 通过Embedding层将query和context转化为词向量矩阵，使用3种不同的编码器：

• • Deep Encoder：由多层CNN堆叠而成，来得到高级别的k-gram特征，对于不同的CNN层，query和context参数是共享的；

  • Wide Encoder：并联的CNN组成，使用不同的窗口大小，得到不同的k-gram信息；

  • Contextual Encoder：使用BiLSTM捕获长距离的上下文依赖。

相较而言，Deep Encoder更加节省参数。

• Relevance Matching：基于编码器得到的query和context表征，计算相似度矩阵；基于列归一化得到相似度矩阵，分别进行最大池化和平均池化得到判别向量和；引入权重作为先验衡量不同query terms和phrases的重要性，这里使用IDF作为重要性的值；得到。

• Semantic Matching：基于编码器得到的query和context表征，使用co-attention：

表示将输入向量转化为；在两个方向上使用co-attention，即query-to-context和context-to-query：

接着将两个矩阵拼接，并计算交叉特征，最后经过一个BiLSTM，提取最后一层的输出作为两个语句的语义匹配输出：

• 将每一个编码层得到的RM向量和SM向量进行拼接，经过两层全连接层，使用ReLU激活函数生成最终的预测结果。

HAR：A Hierarchical Attention Retrieval Model for Healthcare Question Answering[2018]

（1）基于传统模型并没有特别关注query和document文本长度在匹配过程中的问题，本文提出针对长文本的建模方法。使用表示query文本，使用表示document中的每一个句子。

（2）模型结构：

• 首先，使用Embedding层将输入query和document转化为词向量矩阵；

• 经过BiGRU分别对query和document进行加强编码，每个单词得到对应的上下文表征向量；

• 使用双向注意力机制，对document中的每一个sentence进行交叉特征编码;

• 对query进行自注意力编码，得到query的表征；

• 对第3步得到的每一个document的交叉注意力编码进行两层的self-attention，得到document的表征向量；

• 将document的表征向量经过FFN得到和query维度相同的向量；

• 将query和document向量按元素相乘，并将最终的结果经过MLP得到最后的匹配分数。

MIX：MIX: Multi-Channel Information Crossing for Text Matching [2018]

（1）模型结构

• 输入question和answer，转化成词向量，计算unigram的交互矩阵；

• 使用CNN分别得到question和answer的bigram向量和trigram向量，计算bigram和trigram的交互矩阵；

• 根据question和answer对应的每个词的IDF和POS得到IDF Attention矩阵和POS Attention矩阵，同时定义一个参数化矩阵表征位置的重要性Position Attention；

• 将3个Attention矩阵和上面得到的gram交互矩阵计算，得到27层矩阵并进行Stack；

• 经过多层的CNN矩阵，得到表征向量输入MLP中得到最终的匹配结果。

MCAN：Multi-Cast Attention Networks for Retrieval-based Question Answering and Response Prediction [2018]

（1）模型结构：

• 输入query和document，使用一层HighWay网络对单词进行强化编码；

• 使用4种不同的Attention策略，分别是基于query和document交互矩阵的max-pooling Attention，mean-pooling Attention，Alignment Attention以及基于词向量矩阵的Self Attention；对于每一个单词向量，分别得到4个不同的Attention向量；

• 将每种Attention得到的向量，和原始向量使用3种交互方式（concat，按元素乘积，按元素相减），得到3种向量；

• 使用向量到标量的映射函数，将每个向量映射成一个变量（Sum或NN或FM）；

• 这样，针对每个单词得到12个标量，将这些标量进行拼接，再拼接到原始词向量的后面；

• 将上面得到的向量经过BiLSTM，query和document共享权重，使用MeanMax池化的策略，将得到每个序列对应的向量；

• 将query和document的向量经过（concat，按元素乘积，按元素相减）得到的向量，输出两层HighWay网络；

• 最后将HighWay网络的输出经过线性层，得到输出。

aNMM：aNMM: Ranking Short Answer Texts with Attention-Based Neural Matching Model [2016]

（1）aNMM-1模型结构

• 输入Question和Answer，将单词映射为词向量矩阵，根据词向量计算相似度匹配矩阵；

• 将匹配矩阵中元素的取值范围[-1, 1]等间距的划分成多个bins；

• 对于Q中的每一个单词，计算位置每一个bin中的元素的和，通过乘以参数矩阵再经过函数激活，得到对应的节点；

• 对于每一个单词，基于单词词向量和参数向量得到每一个单词的Attention权重，基于窗口M计算加权大小；

• 得到向量经过MLP得到最终分数。

（2）aNMM-2模型结构

• 输入Question和Answer，将单词映射为词向量矩阵，根据词向量计算相似度匹配矩阵；

• 将匹配矩阵中元素的取值范围[-1, 1]等间距的划分成多个bins；

• 对于Q中的每一个单词，计算位置每一个bin中的元素的和，通过乘以多个不同的参数矩阵，每一个单词得到多个不同的节点；

• 将每个单词得到的个不同节点，再乘以一个参数向量，经过激活函数，每个单词得到一个节点；

• 对于每一个单词，基于单词词向量和参数向量得到每一个单词的Attention权重，基于窗口M计算加权大小；

• 得到向量经过MLP得到最终分数。

交流学习，进群备注：昵称-学校（公司）-方向，进入DL&NLP交流群。

方向有很多：机器学习、深度学习，python，情感分析、意见挖掘、句法分析、机器翻译、人机对话、知识图谱、语音识别等。

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