語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法

韓程程 李磊 劉婷婷 高明

摘要：綜述了語(yǔ)義文本相似度計(jì)算的最新研究進(jìn)展，主要包括基于字符串、基于統(tǒng)計(jì)、基于知識(shí)庫(kù)和基于深度學(xué)習(xí)的方法，針對(duì)每一類(lèi)方法，不僅介紹了其中典型的模型和方法，而且深入探討了各類(lèi)方法的優(yōu)缺點(diǎn);并對(duì)該領(lǐng)域的常用公開(kāi)數(shù)據(jù)集和評(píng)估指標(biāo)進(jìn)行了整理，最后討論并總結(jié)了該領(lǐng)域未來(lái)可能的研究方向。

關(guān)鍵詞：文本相似度;語(yǔ)義相似度;自然語(yǔ)言處理;知識(shí)庫(kù);深度學(xué)習(xí)

中圖分類(lèi)號(hào)：TP311 文獻(xiàn)標(biāo)志碼：A DOI：10.3969/j，issn，1000-5641.202091011

0引言

隨著互聯(lián)網(wǎng)技術(shù)的迅速發(fā)展，海量信息在互聯(lián)網(wǎng)中不斷涌現(xiàn)，文本是信息最重要的載體，研究文本信息的深度挖掘，對(duì)于人們快速而準(zhǔn)確地獲取所需內(nèi)容具有重要意義，語(yǔ)義文本相似度計(jì)算（semantic Textual Similarity）是聯(lián)系文本表示和上層應(yīng)用之間的紐帶，目前，在信息檢索（InformationRetrieval）領(lǐng)域，語(yǔ)義文本相似度計(jì)算在文本分類(lèi)（Text classification）、文本聚類(lèi)（Text clustering）、實(shí)體消歧（Entity Disambiguation）等任務(wù)上有著極其重要的作用;在人工智能領(lǐng)域，問(wèn)答系統(tǒng)（Q/ASystem）和智能檢索（Intelligent Retrieval）等任務(wù)也都需要語(yǔ)義文本相似度算法作為支撐，此外，語(yǔ)義文本相似度計(jì)算也廣泛應(yīng)用在抄襲檢測(cè)（Plagiarism Detection）、文本摘要（Text Summarization）、機(jī)器翻譯罔（Machine Translation）等自然語(yǔ)言處理（Natural Language Processing）任務(wù)中，因此，系統(tǒng)化地研究語(yǔ)義文本相似度算法具有非常重要的應(yīng)用價(jià)值。

給定兩段文本A和B，語(yǔ)義文本相似度計(jì)算旨在衡量?jī)啥挝谋驹谡Z(yǔ)義上的相近程度，通常，文本的語(yǔ)義相似度數(shù)值越小，則說(shuō)明兩個(gè)文本之間的語(yǔ)義差異性越大，即在語(yǔ)義層面上越不相似;反之，該數(shù)值越大，則說(shuō)明這兩個(gè)文本所表達(dá)出的語(yǔ)義越相似，由于人類(lèi)語(yǔ)言表達(dá)十分復(fù)雜，文本當(dāng)中包含許多同義詞、縮略詞、否定詞等，還有多變的句法結(jié)構(gòu)，都加大了語(yǔ)義文本相似度計(jì)算的難度，為了解決這些難題，學(xué)術(shù)界和工業(yè)界都進(jìn)行了大量的研究和實(shí)踐，提出了一系列針對(duì)語(yǔ)義文本相似度計(jì)算問(wèn)題的模型和方法。

由于語(yǔ)義文本相似度計(jì)算一直以來(lái)都是自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的熱點(diǎn)問(wèn)題之一，因此國(guó)內(nèi)外已經(jīng)有一些學(xué)者對(duì)已有的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法進(jìn)行了系統(tǒng)整理，其中不乏一些優(yōu)秀的綜述論文，但他們的工作都主要集中在傳統(tǒng)的基于統(tǒng)計(jì)和基于知識(shí)庫(kù)的方法上，而近年來(lái)，伴隨深度學(xué)習(xí)技術(shù)的快速發(fā)展，特別是2013年分布式詞向量問(wèn)世后，語(yǔ)義文本相似度計(jì)算領(lǐng)域取得了突破性的進(jìn)展，基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法已經(jīng)逐漸成為該領(lǐng)域的主流方法，與已有的綜述文獻(xiàn)不同，本文在總結(jié)傳統(tǒng)方法的基礎(chǔ)上，特別聚焦在語(yǔ)義文本相似度計(jì)算的最新進(jìn)展上。

本文對(duì)現(xiàn)有的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法進(jìn)行了系統(tǒng)的綜述，總體分類(lèi)框架如圖1所示，本文將分小節(jié)依次對(duì)每一類(lèi)方法進(jìn)行系統(tǒng)的介紹，本文的第1章主要介紹基于字符串的語(yǔ)義文本相似度算法;第2章主要介紹基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)義文本相似度算法;第3章主要介紹基于知識(shí)庫(kù)的語(yǔ)義文本相似度算法;第4章主要介紹基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義文本相似度算法;第5章主要介紹語(yǔ)義文本相似度領(lǐng)域相關(guān)數(shù)據(jù)集及評(píng)價(jià)指標(biāo);最后，討論語(yǔ)義文本相似度計(jì)算的未來(lái)研究方向，并對(duì)全文進(jìn)行總結(jié)。

1基于字符串的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算

基于字符串的方法都是直接對(duì)原始文本進(jìn)行比較，主要包括編輯距離（Levenshtein Distance，LD）、最長(zhǎng)公共子序列（Longest Common Sequence，LCS）、N_Gram和Jaccard相似度等，

編輯距離通常被用于句子的快速模糊匹配領(lǐng)域，以表示兩個(gè)文本之間，由一個(gè)轉(zhuǎn)換成另一個(gè)所需的最少編輯操作次數(shù)，其中編輯操作包括增、刪、改三種，它既可以是字符級(jí)別，也可以是單詞級(jí)別，車(chē)萬(wàn)翔等利用大規(guī)模知識(shí)庫(kù)賦予不同編輯操作不同的權(quán)重，提出了改進(jìn)的編輯距離計(jì)算方法，同時(shí)考慮了詞序和部分語(yǔ)義信息，提高了編輯距離的算法性能。

最長(zhǎng)公共子序列（LCS）算法以?xún)蓚€(gè)文本的最長(zhǎng)公共子文本的長(zhǎng)度來(lái)表征文本間的相似度，一個(gè)序列s任意刪除若干個(gè)字符得到的新序列T，則T叫作s的子序列，兩個(gè)序列x和Y的公共子序列中，長(zhǎng)度最長(zhǎng)的被定義為x和Y的最長(zhǎng)公共子序列（LCS），可以使用動(dòng)態(tài)規(guī)劃的方法計(jì)算兩個(gè)文本的最長(zhǎng)公共子序列以表征兩個(gè)文本的相似度。

N-Gram模型的基本思想是設(shè)置大小為Ⅳ的滑動(dòng)窗口，將文本內(nèi)容按照字符流或者單詞流的形式進(jìn)行窗口滑動(dòng)操作，形成多個(gè)長(zhǎng)度為Ⅳ的文本片段，每個(gè)片段被稱(chēng)為一個(gè)Ⅳ元組，然后計(jì)算給定的兩個(gè)文本中公共Ⅳ元組的數(shù)量與總Ⅳ元組數(shù)量的比值，以此來(lái)表征兩個(gè)文本的相似度，

Jaccard系數(shù)是兩個(gè)集合的交集與并集中包含的元素個(gè)數(shù)之比，它僅關(guān)注兩個(gè)集合中共有的元素個(gè)數(shù)，而不關(guān)注集合元素之間的差異性，我們可以將文本看成由其中的單詞組成的集合，此時(shí)單詞即為集合元素，也可以將文本所包含的N元組作為集合元素，然后計(jì)算兩個(gè)集合之間的Jaccard系數(shù)來(lái)表征兩個(gè)文本間的相似度，Jaccard系數(shù)還可以與局部敏感哈希（Locality Sensitive Hashing，LSH）相結(jié)合進(jìn)行快速的近似文本查找，或?qū)Σ幌嗨频奈谋具M(jìn)行過(guò)濾。

Dice系數(shù)與Jaccard系數(shù)類(lèi)似，都是基于集合的思想，Dice系數(shù)是兩個(gè)集合的交集中包含的元素個(gè)數(shù)與兩個(gè)集合的長(zhǎng)度之和的比值，主要關(guān)注的是集合中相同的部分，取值范圍在（0.1）之間，該值越接近于1.則說(shuō)明兩個(gè)字符串越相似，表1展示了基于字符串的文本相似度計(jì)算方法的總結(jié)。

基于字符串的方法原理簡(jiǎn)單、實(shí)現(xiàn)方便，并且直接對(duì)原始文本進(jìn)行比較，多用于文本的快速模糊匹配，其不足主要在于沒(méi)有考慮到單詞的含義及單詞和單詞之間的相互關(guān)系，并且同義詞、多義詞等問(wèn)題都無(wú)法處理，目前很少單獨(dú)使用基于字符串的方法計(jì)算文本相似度，而是將這些方法的計(jì)算結(jié)果作為表征文本的特征融入更加復(fù)雜的方法中。

2基于統(tǒng)計(jì)的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法

基于統(tǒng)計(jì)的方法源于一種分布假設(shè)，該假設(shè)認(rèn)為上下文相似的單詞具有相似的語(yǔ)義，這類(lèi)計(jì)算方法先通過(guò)某種策略將文本轉(zhuǎn)換成一個(gè)向量，然后通過(guò)各種向量空間的轉(zhuǎn)換，最后計(jì)算表征文本的向量間距離，通過(guò)向量空間中的度量來(lái)衡量文本間的相似度，主流的基于統(tǒng)計(jì)的方法包括向量空間模型（Vector Space Model，VSM）和主題模型（Topic Model），而主題模型又可分為潛在語(yǔ)義分析模型（LatentSemantic Analy8is，LSA）、概率潛在語(yǔ)義分析模型（Probabilistic Latent Semantic Analysis，PLSA）和隱含狄利克雷分布模型（Latent Dirichlet Allocation，LDA）等。

2.1基于向量空間模型（VSM）的計(jì)算方法

Salton等在1975年首次提出向量空間模型（VSM），由于該模型簡(jiǎn)單高效，在之后很長(zhǎng)的一段時(shí)間里，它都是文本相似度計(jì)算領(lǐng)域的主流方法，VSM的主要思想就是假設(shè)一個(gè)文本的語(yǔ)義只與該文本中的單詞有關(guān)，而忽略其語(yǔ)序和單詞之間的相互關(guān)系，然后通過(guò)基于詞頻統(tǒng)計(jì)的方法，將文本映射成向量，最后通過(guò)向量間的距離計(jì)算以表征文本間的相似度。

在VSM中，將單詞作為文本向量的特征項(xiàng)，其中特征項(xiàng)的權(quán)重可以用單詞在該文本中出現(xiàn)的次數(shù)表示，但這樣做會(huì)導(dǎo)致一些沒(méi)有實(shí)際含義的單詞如“is”“are”等的權(quán)重變大，進(jìn)而嚴(yán)重影響文本相似度的計(jì)算，因此，目前VSM中最常用的是基于TF-IDF的權(quán)重計(jì)算法，這種方法將特征項(xiàng)的權(quán)重表示為詞頻（TF）和逆文本頻率（IDF）的乘積，詞頻（TF）可以通過(guò)下式進(jìn)行計(jì)算：

從上式可以看出，當(dāng)一個(gè)單詞在單一文本中出現(xiàn)的頻次很高，而很少出現(xiàn)在其他文本中時(shí)，則這個(gè)單詞的TF-IDF值就會(huì)很大，TF-IDF的主要思想就是認(rèn)為這類(lèi)單詞具有更好的類(lèi)別區(qū)分能力，因此給予這類(lèi)單詞更大的權(quán)重。

在利用TF-IDF權(quán)重計(jì)算法計(jì)算出各個(gè)特征項(xiàng)的權(quán)重之后，就得到了可以表征文本的向量，接下來(lái)只要計(jì)算向量之間的距離即可，一般來(lái)說(shuō)，距離越近則兩文本越相似，文本相似度領(lǐng)域中常用的距離計(jì)算包括余弦相似度（cosine Similarity）、歐式距離（Euclidean Distance）、曼哈頓距離（ManhattanDistance）、切比雪夫距離（chebyshev Distance）等，我們還可以將文本向量看成不同的多維變量，因此可以使用統(tǒng)計(jì)相關(guān)系數(shù)進(jìn)行相似度計(jì)算，如皮爾遜（Pearson）和斯皮爾曼（spearman）相關(guān)系數(shù)等。

Qinglin等l 21l在進(jìn)行TF-IDF加權(quán)計(jì)算前，首先通過(guò)計(jì)算特征項(xiàng)之間的信息增益、卡方檢驗(yàn)和互信息等方法進(jìn)行特征選擇，然后在此基礎(chǔ)上利用VSM計(jì)算語(yǔ)義文本相似度，提高了算法性能，Li等指出傳統(tǒng)的VSM方法沒(méi)有對(duì)文本間相同特征詞的個(gè)數(shù)進(jìn)行統(tǒng)計(jì)，這樣會(huì)導(dǎo)致某些情況下計(jì)算結(jié)果會(huì)變差，因此在VSM基礎(chǔ)上增加了文本間相同特征詞的統(tǒng)計(jì)，Tasi將最長(zhǎng)公共子序列（LCS）和VSM相結(jié)合，首先對(duì)文本進(jìn)行基于LCS的最優(yōu)匹配，根據(jù)匹配結(jié)果賦予關(guān)鍵詞不同的權(quán)重，在此基礎(chǔ)上在進(jìn)行向量空間模型計(jì)算，并且將余弦相似度替換為計(jì)算Jaccard系數(shù)，進(jìn)一步提升了算法性能。

盡管有很多研究對(duì)VSM方法進(jìn)行了改進(jìn)，但是基于VSM的方法仍然有兩點(diǎn)缺陷：①當(dāng)文本量很大時(shí)，生成的文本向量是非常稀疏的，這就導(dǎo)致了空間和計(jì)算資源的浪費(fèi);②VSM為達(dá)到簡(jiǎn)化模型的效果忽略了詞語(yǔ)間的關(guān)系，但在很多情況下詞語(yǔ)之間是存在聯(lián)系的，因此簡(jiǎn)單地認(rèn)為詞語(yǔ)間相互獨(dú)立是不合理的，隨著近幾年深度學(xué)習(xí)方法的迅速發(fā)展，VSM模型的研究熱度逐漸退去，但在深度學(xué)習(xí)方法中依然有VSM的思想貫穿其中。

2.2基于主題模型（Topic Model）的計(jì)算方法

主題模型是機(jī)器學(xué)習(xí)和自然語(yǔ)言處理領(lǐng)域的經(jīng)典方法，盡管目前在語(yǔ)義文本相似度計(jì)算領(lǐng)域中，深度學(xué)習(xí)方法已經(jīng)占據(jù)主導(dǎo)地位，但主題模型的作用不容忽視，主題模型的基本假設(shè)是每個(gè)文檔包含多個(gè)主題，而每個(gè)主題又包含多個(gè)單詞，換句話(huà)說(shuō)，文檔的語(yǔ)義由一些隱變量表示，這里的隱變量是指主題，而這些主題代表了文檔的語(yǔ)義信息，而主題模型的目的就是揭示這些隱變量和它們之間的相互關(guān)系。

主題模型主要包括：①潛在語(yǔ)義分析（LSA）模型;②概率潛在語(yǔ)義分析（PLSA）模型;③潛在狄利克雷分布（LDA）模型，

LSA模型是基于VSM模型而提出的，其基本思想是在得到文本的空間向量表示后，通過(guò)奇異值分解（sVD），將高維且稀疏的空間向量映射到低維的潛在語(yǔ)義空間當(dāng)中，在得到低維的文本向量和單詞向量之后，再用余弦相似度等度量方式來(lái)計(jì)算文本間的語(yǔ)義相似度，LSA的本質(zhì)思想就是通過(guò)降維來(lái)去除原始矩陣中的噪音，從而提高計(jì)算準(zhǔn)確度，但由于使用SVD分解，使得計(jì)算復(fù)雜度增高，并且可移植性較差。

Hofmann用概率方法代替SVD分解，提出了概率潛在語(yǔ)義分析（PLSA）模型，其核心思想是加入主題層，采用期望最大化算法（Expectation Maximization，EM）訓(xùn)練主題，找到一個(gè)潛在主題的概率模型，該模型用于預(yù)測(cè)文本空間向量中觀察到的數(shù)據(jù)，在PLSA模型中，多義詞會(huì)被分到不同的主題下，而同義詞會(huì)被分到同一主題下，從而避免了同義詞和多義詞對(duì)文本相似度計(jì)算的影響，但是PLSA的模型參數(shù)會(huì)隨著文檔數(shù)量線(xiàn)性增長(zhǎng)，因而容易出現(xiàn)過(guò)擬合和泛化能力差等問(wèn)題。

Blei等在PLSA模型的基礎(chǔ)上提出了潛在狄利克雷分布（LDA）模型，可以將其視作PLSA的貝葉斯版本，該模型是一個(gè)三層貝葉斯概率模型，包含詞、主題和文檔三層結(jié)構(gòu)，并且使用狄利克雷分布來(lái)處理文檔一主題分布和單詞一主題分布，在PLSA中，在給定數(shù)據(jù)集的情況下文檔概率是固定的，如果某個(gè)文檔沒(méi)有出現(xiàn)過(guò)就無(wú)法獲取該文檔的概率值，而在LDA中，數(shù)據(jù)集作為訓(xùn)練數(shù)據(jù)用于訓(xùn)練文檔一主題分布的狄利克雷分布，即使沒(méi)有看到某個(gè)文件，仍然可以從狄利克雷分布中抽樣得到，從而提高模型的泛化能力。

王振振等對(duì)語(yǔ)料庫(kù)進(jìn)行LDA主題建模，在建模過(guò)程中使用Gibbs采樣對(duì)模型參數(shù)進(jìn)行估計(jì)，在得到文本的主題分布后，通過(guò)使用KL（Kullback-Leibler）距離進(jìn)行文本相似度計(jì)算，這也是目前比較常見(jiàn)的基于LDA的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法。

Daping等將LDA與VSM以及基于知識(shí)庫(kù)的方法相結(jié)合，分別計(jì)算出主題相似度、統(tǒng)計(jì)相似度及語(yǔ)義相似度，最終通過(guò)線(xiàn)性加權(quán)得到最終的相似度得分，Chao等將詞性標(biāo)注與LDA相結(jié)合，先對(duì)單詞進(jìn)行詞性標(biāo)注，并按照單詞詞性將其分為名詞、動(dòng)詞和其他詞，然后分別進(jìn)行LDA主題建模，最終通過(guò)不同權(quán)重綜合3種模型進(jìn)行文本相似度計(jì)算，由于考慮到了詞性對(duì)文本相似度的貢獻(xiàn)差異，因而提高了文本聚類(lèi)的準(zhǔn)確率。

Miao等將分布式詞向量和LDA相結(jié)合提出lda2vec模型，在訓(xùn)練詞向量的同時(shí)訓(xùn)練文檔向量和主題向量，在進(jìn)行相似度計(jì)算時(shí)可以將3種向量相結(jié)合，以提高算法性能，Lau等將語(yǔ)言模型和LDA主題模型相結(jié)合，使用分布式詞向量而非TF-IDF權(quán)值將文本映射為向量，并且對(duì)原始的文本向量組成的矩陣進(jìn)行卷積，最終通過(guò)Attention機(jī)制產(chǎn)生主題向量，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明了其性能優(yōu)于原始LDA模型。

3基于知識(shí)庫(kù)的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法

基于知識(shí)庫(kù)的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法根據(jù)知識(shí)庫(kù)的類(lèi)型可以分為兩大類(lèi)，一類(lèi)是基于本體的方法，這類(lèi)方法運(yùn)用結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義詞典進(jìn)行計(jì)算，其基本思想就是運(yùn)用這些語(yǔ)義詞典中包含的概念信息和概念間的層次關(guān)系進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算，另一類(lèi)是基于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的方法，這類(lèi)方法主要利用網(wǎng)絡(luò)大型知識(shí)庫(kù)資源，如維基百科（Wikipedia）和百度百科等，通過(guò)網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容和網(wǎng)頁(yè)間的超鏈接進(jìn)行相似度計(jì)算。

3.1基于本體的計(jì)算方法

在語(yǔ)義文本相似度計(jì)算中，本體是指對(duì)特定領(lǐng)域的概念進(jìn)行抽象化和結(jié)構(gòu)化的描述，通用本體主要包括一些概念語(yǔ)義詞典，常見(jiàn)的語(yǔ)義詞典有WordNet、《同義詞詞林》、《知網(wǎng)》（HowNet）等，

WordNet是一種英文的語(yǔ)義詞典，不僅包括單詞的概念解釋、詞性信息等，還包含了多種語(yǔ)義關(guān)系，如同義關(guān)系（synonymy）、反義關(guān)系（Antonymy）、上位/下位關(guān)系（Hypernymy&Hyponymy）、部分整體關(guān)系（Meronymy）等，并且通過(guò)概念樹(shù)的結(jié)構(gòu)展示各個(gè)概念之間的關(guān)系，《同義詞詞林》是一種結(jié)構(gòu)上與WordNet十分相似的中文語(yǔ)義詞典，它將所有的概念分為大類(lèi)、中類(lèi)、小類(lèi)、詞群、原子詞群，并通過(guò)該分層建立概念樹(shù)。

《知網(wǎng)》（HowNet）中包含中文和英文兩種語(yǔ)言，構(gòu)建方式與上述兩種語(yǔ)義詞典有所不同，它將詞語(yǔ)分解為多個(gè)概念，再將概念分解為多個(gè)義原，義原是最小的不可分的語(yǔ)義單位，所有概念的語(yǔ)義都可使用一個(gè)有限的義原集合去表示，義原之間存在多種關(guān)系，如上下位關(guān)系、同義關(guān)系、反義關(guān)系等，通過(guò)這些關(guān)系可以構(gòu)成一個(gè)樹(shù)狀的義原層次結(jié)構(gòu)，再根據(jù)這個(gè)結(jié)構(gòu)進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算。

3.1.1基于WordNet和《同義詞詞林》的計(jì)算方法

由于上述兩種語(yǔ)義詞典的構(gòu)建方式較為相似，很多方法可以互用，因此放在一起進(jìn)行介紹，這類(lèi)方法主要分為4類(lèi)：①基于距離的方法;②基于信息量Ic（Information Content）的方法;③基于屬性的方法;④混合方法，表2對(duì)相關(guān)方法進(jìn)行分類(lèi)并總結(jié)了各類(lèi)方法的特點(diǎn)。

基于距離的方法是指利用語(yǔ)義詞典中的概念結(jié)構(gòu)樹(shù)的層次關(guān)系來(lái)計(jì)算語(yǔ)義文本相似度，兩個(gè)概念節(jié)點(diǎn)在概念層次樹(shù)中的路徑越長(zhǎng)，相似度越低。

Rada等假設(shè)所有邊的權(quán)重相同，通過(guò)求出兩個(gè)概念間的最短路徑（shortest Path）以表征它們之間的語(yǔ)義文本相似度，Richardson等在Shortest Path方法的基礎(chǔ)上，通過(guò)對(duì)概念的位置信息進(jìn)行分析，為概念結(jié)構(gòu)樹(shù)的邊加上權(quán)重信息，Leacock等除了計(jì)算最短距離之外，還考慮了概念在語(yǔ)義詞典層次結(jié)構(gòu)中的深度，Wu等則提出不直接計(jì)算概念間的距離，而是計(jì)算兩個(gè)概念與其公共父節(jié)點(diǎn)之間的距離以表征其語(yǔ)義文本相似度，Hirst等提出在進(jìn)行距離計(jì)算的同時(shí)加入轉(zhuǎn)向因子，該方法認(rèn)為除了考慮距離問(wèn)題之外，路徑中的方向轉(zhuǎn)變?cè)缴?，則兩概念的語(yǔ)義文本越相似，Yang等充分利用WordNet中的同義關(guān)系和部分整體關(guān)系設(shè)計(jì)了兩種更為復(fù)雜的搜索算法用來(lái)衡量單詞對(duì)之間的語(yǔ)義文本相似度，實(shí)驗(yàn)證明該算法的性能良好，但該算法包含多個(gè)超參數(shù)，增加了算法的不確定性，

基于信息量的方法是指利用概念所包含的信息量來(lái)衡量概念間的相似度，概念對(duì)之間的共享信息量越大，則說(shuō)明它們?cè)较嗨?，不同學(xué)者對(duì)于衡量信息量的方法的想法各有不同，

Resnik提出利用概念對(duì)的公共父節(jié)點(diǎn)在語(yǔ)義詞典中出現(xiàn)的頻率來(lái)衡量概念對(duì)的共享信息量;Jiang等利用概念對(duì)本身信息量和公共父節(jié)點(diǎn)信息量的差值表示概念間的距離;Lin等和Jiang等的想法類(lèi)似，兩者定義的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算公式稍有不同，之后很多學(xué)者嘗試改進(jìn)基于信息量的方法，改進(jìn)的本質(zhì)都是定義新的信息量計(jì)算方法和新的基于信息量的語(yǔ)義文本相似度的計(jì)算公式，

基于屬性的方法是指利用概念的屬性信息進(jìn)行相似度計(jì)算，屬性一般指概念的釋義信息和類(lèi)型信息。

Lesk首先提出統(tǒng)計(jì)概念釋義中的共現(xiàn)詞語(yǔ)的數(shù)量以衡量語(yǔ)義文本相似度;Banerjee等在Lesk[411的基礎(chǔ)上進(jìn)行了改進(jìn)，在統(tǒng)計(jì)單詞概念釋義的同時(shí)考慮了其同義詞的概念釋義信息;Pedersen等提出將概念的釋義信息通過(guò)語(yǔ)義詞典的層次結(jié)構(gòu)轉(zhuǎn)化為釋義向量，然后計(jì)算概念對(duì)的釋義向量間的余弦值表征概念的語(yǔ)義相似度。

混合方法一般指結(jié)合上述多種方法，綜合考慮不同因素對(duì)于相似度計(jì)算的影響，為各因素賦予不同的權(quán)重，然后進(jìn)行加權(quán)求和得到最終的語(yǔ)義文本相似度，Li等將概念間的最短路徑、公共父節(jié)點(diǎn)在結(jié)構(gòu)樹(shù)中的深度及概念的局部密度信息相結(jié)合;Bin等主要基于信息量，同時(shí)融合路徑長(zhǎng)度、概念深度等信息，提出混合式相似度計(jì)算方法;鄭志蘊(yùn)等結(jié)合基于距離、基于信息量及基于屬性的方法，采用主成分分析法，提出一種自適應(yīng)相似度加權(quán)計(jì)算方法以解決傳統(tǒng)人工賦權(quán)的不足。

3.1.2基于《知網(wǎng)》（HowNet）的計(jì)算方法

《知網(wǎng)》用概念描述詞匯語(yǔ)義，再用義原描述概念語(yǔ)義，義原是描述概念的最小單位，同時(shí)《知網(wǎng)》中也標(biāo)注了義原之間的各種關(guān)系，其中最重要的是上下位關(guān)系，通過(guò)上下位關(guān)系，可以將義原組織為一個(gè)樹(shù)狀層次結(jié)構(gòu)，這是利用《知網(wǎng)》計(jì)算語(yǔ)義文本相似度的基礎(chǔ)，知網(wǎng)中的實(shí)詞概念主要是由第一基本義原、其他基本義原、關(guān)系義原、關(guān)系符號(hào)4個(gè)部分進(jìn)行描述，劉群等提出將概念按照描述中所包含的義原類(lèi)別分為幾個(gè)部分，每個(gè)部分分別通過(guò)義原結(jié)構(gòu)樹(shù)計(jì)算概念語(yǔ)義相似度，最終加權(quán)求和得到最終結(jié)果;李峰等在劉群的基礎(chǔ)上引入信息量的概念，認(rèn)為越處于底層的義原節(jié)點(diǎn)包含的信息量越大，并以此對(duì)算法進(jìn)行了改進(jìn);類(lèi)似地，江敏等在劉群的基礎(chǔ)上加入了義原的深度信息，并且對(duì)義原的反義關(guān)系的處理采用了全新的方式，該方法應(yīng)用于情感分析任務(wù)時(shí)算法效果明顯提升，

基于結(jié)構(gòu)化語(yǔ)義詞典的方法確實(shí)在一定程度上考慮到了詞語(yǔ)之間的語(yǔ)義信息，但是有以下缺點(diǎn)：①人工成本高，需要專(zhuān)家參與建立語(yǔ)義詞典，并且需要不斷地更新新出現(xiàn)的詞匯以及部分詞匯之間的關(guān)系，②領(lǐng)域本體，即特定領(lǐng)域的語(yǔ)義詞典，容易出現(xiàn)異構(gòu)問(wèn)題，導(dǎo)致算法不通用，③該類(lèi)方法都是計(jì)算詞語(yǔ)之間的相似度，句子相似度的計(jì)算則是簡(jiǎn)單地對(duì)詞語(yǔ)相似度進(jìn)行加權(quán)求和，并沒(méi)有考慮到句法結(jié)構(gòu)信息，對(duì)長(zhǎng)文本的相似度計(jì)算準(zhǔn)確率較低。

3.2基于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的計(jì)算方法

隨著互聯(lián)網(wǎng)的快速發(fā)展，網(wǎng)絡(luò)知識(shí)愈加豐富，如何充分利用網(wǎng)絡(luò)中的資源進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算非常值得研究，由于網(wǎng)頁(yè)中知識(shí)顆粒度較粗，加之部分網(wǎng)頁(yè)的知識(shí)結(jié)構(gòu)化程度較低，如果直接對(duì)所有的網(wǎng)頁(yè)鏈接進(jìn)行分析，會(huì)導(dǎo)致知識(shí)含量稀疏、計(jì)算困難等問(wèn)題，維基百科作為全球最大的多語(yǔ)種、開(kāi)源的在線(xiàn)百科全書(shū)，知識(shí)更新速度更快，知識(shí)結(jié)構(gòu)化程度更高，因此，挖掘與利用維基百科中的信息資源成為了研究熱點(diǎn)，我們可以將維基百科看成由網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容及其包含的超鏈接組成的大型網(wǎng)絡(luò)，其中，將超鏈接看成邊，網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容看成節(jié)點(diǎn)，則可以將其抽象為有向圖模型，表3對(duì)基于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分類(lèi)并總結(jié)了各類(lèi)方法的特點(diǎn)。

Strube等提出的WikiRelatel方法是最早的探索用Wikipedia進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算的方法之一，計(jì)算方法和基于本體中的方法類(lèi)似，包括基于距離和基于信息量的方法等，在實(shí)驗(yàn)中證明了其結(jié)果可以?xún)?yōu)于部分基于WordNet的方法。

Gabrilovich等提出顯式語(yǔ)言分析（Explicit Semantic Anal，ysi8.ESA）方法，該方法通過(guò)Wikipedia中的網(wǎng)頁(yè)內(nèi)容將文本映射為一個(gè)高維向量，再通過(guò)基于向量空間的方法進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算;Witten等首次提出利用Wikipedia中的超鏈接結(jié)合向量空間的方法進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算，由于該方法僅使用鏈接信息，幾乎不用文本信息，所以雖然方法簡(jiǎn)單，但準(zhǔn)確性較差;Yeh等則是在ESA算法的基礎(chǔ)上，加入個(gè)性化的PageRank算法，在提高性能的同時(shí)增加了計(jì)算量;Camacho-Collados等在ESA的基礎(chǔ)上提出了NASARI方法，該方法額外加上了WordNet的知識(shí)信息，得到了更有效的文本向量表示，對(duì)比ESA算法效果明顯提升。

基于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的方法具有知識(shí)信息豐富、知識(shí)迭代速度快等優(yōu)點(diǎn)，但是相比于專(zhuān)家編制的語(yǔ)義詞典，維基百科的結(jié)構(gòu)化程度較差，其中也不免有一些錯(cuò)誤的信息，整體的分類(lèi)也更加粗糙，這導(dǎo)致目前基于網(wǎng)絡(luò)知識(shí)的方法效果并不好，如何更好地在半結(jié)構(gòu)化數(shù)據(jù)中提取更多有用的信息還有待進(jìn)一步研究。

4基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法

自2013年分布式詞向量問(wèn)世以來(lái)，基于深度學(xué)習(xí)的方法在語(yǔ)義文本相似度領(lǐng)域涌現(xiàn)了許多杰出的工作，目前效果最好的幾種模型都是基于深度學(xué)習(xí)的方法實(shí)現(xiàn)的，因此，這類(lèi)方法在相似度計(jì)算領(lǐng)域具有十分重要的意義。

目前，基于深度學(xué)習(xí)的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算方法可以分為兩大類(lèi)

無(wú)監(jiān)督方法和監(jiān)督方法，無(wú)論是無(wú)監(jiān)督還是監(jiān)督方法，都需要在分布式詞向量的基礎(chǔ)上展開(kāi)，因此，4.1節(jié)簡(jiǎn)要介紹詞向量相關(guān)內(nèi)容，之后兩節(jié)將分別介紹無(wú)監(jiān)督方法和監(jiān)督方法。

4.1分布式詞向量

簡(jiǎn)單地說(shuō)，詞向量技術(shù)就是將單詞映射成向量，最早出現(xiàn)的one-hot編碼和TF-IDF方法都可以將單詞映射為向量，但是，這兩種方法都面臨維度災(zāi)難和語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題，分布式詞向量可以在保存更多語(yǔ)義信息的同時(shí)降低向量維度，在一定程度上可以克服維度災(zāi)難和語(yǔ)義鴻溝問(wèn)題。

Mikolov等提出的word2vec是最早生成分布式詞向量的方法，它包含兩個(gè)模型，分別為CBOW和Skip-gram，基本思路是確定中心詞和上下文窗口大小，CBOW是通過(guò)上下文來(lái)預(yù)測(cè)中心詞，Skip-gram是通過(guò)中心詞來(lái)預(yù)測(cè)上下文，整體來(lái)說(shuō)是通過(guò)自監(jiān)督訓(xùn)練的模型生成詞向量，word2vec的主要問(wèn)題在于它只能考慮局部信息，局部信息的大小取決于上下文窗口的大小。

Pennington等提出Glove模型，該模型通過(guò)語(yǔ)料庫(kù)構(gòu)建單詞的共現(xiàn)矩陣，然后通過(guò)該共現(xiàn)矩陣用概率的思想得到最終的詞向量，綜合了全局語(yǔ)料，在一定程度上考慮了全局信息。

Joulin等則是提出了一種快速文本分類(lèi)方法FastText，其同樣可以用于生成詞向量，模型架構(gòu)與CBOW類(lèi)似，但賦予模型的任務(wù)不同。

以上3種詞向量為靜態(tài)詞向量，即當(dāng)它們應(yīng)用于下游任務(wù)時(shí)詞向量始終是固定的，無(wú)法解決一詞多義問(wèn)題，同時(shí)無(wú)法滿(mǎn)足不同語(yǔ)境下語(yǔ)義不同的場(chǎng)景需求。

動(dòng)態(tài)詞向量則是為了解決上述問(wèn)題所提出的，這類(lèi)詞向量首先在大型語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練，然后在面對(duì)具體下游任務(wù)時(shí)微調(diào)所有參數(shù)，那么在上下文輸入不同時(shí)，生成的詞向量也不同，因此可以解決一詞多義問(wèn)題。

Peters等提出ELMO模型，其使用雙向語(yǔ)言模型和兩個(gè)分開(kāi)的雙層LSTM作為編碼器，通過(guò)在大型語(yǔ)料庫(kù)上進(jìn)行預(yù)訓(xùn)練得到動(dòng)態(tài)詞向量。

Radford等提出GPT模型，通過(guò)將單向語(yǔ)言模型與編碼能力更強(qiáng)大的Transformer架構(gòu)的decoder部分相結(jié)合，從而生成詞向量。

Devlin等提出的BERT模型，則是應(yīng)用Transformer的encoder部分，結(jié)合mask機(jī)制，并且對(duì)模型增加了預(yù)測(cè)“next sentence prediction”任務(wù)，從而生成了更加優(yōu)質(zhì)的動(dòng)態(tài)詞向量，該模型也是目前最常用的詞向量預(yù)訓(xùn)練方法之一。

4.2基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算

無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法不需要帶有標(biāo)簽的數(shù)據(jù)集就可以計(jì)算文本間的語(yǔ)義相似度，這類(lèi)方法更加通用，在一些資源稀少的特定領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，這類(lèi)方法的基本思路是，通過(guò)數(shù)據(jù)集本身帶有的信息進(jìn)行自監(jiān)督訓(xùn)練或通過(guò)數(shù)學(xué)分析的方法，對(duì)句子中的詞向量進(jìn)行加權(quán)求和得到句向量，并最終通過(guò)計(jì)算向量間距離以表征語(yǔ)義文本相似度，表4對(duì)基于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)的計(jì)算方法進(jìn)行了簡(jiǎn)要的分類(lèi)并總結(jié)了各類(lèi)方法的特點(diǎn)。

Le等在word2vec的啟發(fā)下提出了doc2vec，該模型在訓(xùn)練詞向量的同時(shí)，加入表征段落的向量和詞向量共同訓(xùn)練，doc2vec與word2vec相同，有兩種訓(xùn)練方式，一種是通過(guò)段落向量和上下文單詞向量預(yù)測(cè)中心詞;另一種則是通過(guò)段落向量預(yù)測(cè)文本中包含的單詞，這樣就可以通過(guò)計(jì)算訓(xùn)練好的段落向量之間的余弦值表征其語(yǔ)義文本相似度。

Pagliardini等提出的sent2vec模型是word2vec模型中CBOW的擴(kuò)展，其不僅僅使用窗口中的詞來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)詞，而且使用窗口中所有的n-grams表示來(lái)預(yù)測(cè)目標(biāo)詞，為了得到句子向量，將句子看成一個(gè)完整的窗口，模型的輸人為句子中的n-grams表示，目標(biāo)是預(yù)測(cè)句子中的missing word（目標(biāo)詞），而句子向量是所有n-grams向量表示的平均。

Kiros等提出的Skip-Thought模型同樣是從word2vec方法中獲得靈感，其基本思想是將word2vec中的skip-gram模型通過(guò)encoder-decoder架構(gòu)拓展到句子級(jí)別，即用中心句預(yù)測(cè)其上下句，更具體地說(shuō)，首先通過(guò)encoder對(duì)中心句進(jìn)行編碼，然后通過(guò)decoder預(yù)測(cè)中心句的上下兩個(gè)句子，而模型的目標(biāo)是，預(yù)測(cè)的上下句與其對(duì)應(yīng)的真實(shí)句越接近越好，Logeswaran等在Skip-Thought的基礎(chǔ)上，提出了一種更加高效的方法Quick-Thought，它主要是用分類(lèi)任務(wù)代替了之前的預(yù)測(cè)任務(wù)，對(duì)模型任務(wù)進(jìn)行了簡(jiǎn)化，實(shí)驗(yàn)結(jié)果證明，QT在訓(xùn)練時(shí)間較少的情況下，依然能夠達(dá)到非常不錯(cuò)的效果。

Hill等提出的模型稱(chēng)為序列去噪自編碼器（sequential Denoising AutoEncoder，SDAE），其包括基于LSTM的編碼器和解碼器兩部分，輸入信息通過(guò)編碼器產(chǎn)生編碼信息，再通過(guò)解碼器得到輸出信息，并且在原始輸入句子上通過(guò)將詞序互換、刪除某些單詞等方法加入噪音，模型的目標(biāo)是使輸出信息和原始信息越接近越好，該方法相較于Skip-Thought方法的優(yōu)勢(shì)在于只需要輸入單個(gè)句子，而Skip-Thought需要輸入3個(gè)有序的句子，Hill等同時(shí)還提出了FastSent模型，該模型和Skip-Thought一樣，都是基于word2vec中的skip-gram，但是該方法忽略了詞序信息，只需要預(yù)測(cè)周?chē)渥又邪膯卧~，而無(wú)須按照單詞在句子中的順序進(jìn)行逐一預(yù)測(cè)，該方法計(jì)算速度快，在無(wú)監(jiān)督任務(wù)上效果也優(yōu)于Skip-Thought。

以上方法都是利用自監(jiān)督的思想，在數(shù)據(jù)集中通過(guò)數(shù)據(jù)本身攜帶的信息進(jìn)行模型訓(xùn)練，以下方法則無(wú)須進(jìn)行訓(xùn)練，直接通過(guò)線(xiàn)性規(guī)劃、PCA降維等在詞向量的基礎(chǔ)上得到句向量。

Kusner等將句子相似度問(wèn)題轉(zhuǎn)換為運(yùn)輸問(wèn)題，引入詞移距離，將文本間距離轉(zhuǎn)化為約束條件下的最優(yōu)化問(wèn)題，巧妙地將運(yùn)輸問(wèn)題中的EMD算法應(yīng)用到相似度計(jì)算當(dāng)中，得到了WMD算法，

Arora等提出的SIF算法則是將主成分分析（PCA）用于句向量的生成，首先用通過(guò)改進(jìn)的TFIDF方法對(duì)詞向量進(jìn)行加權(quán)平均得到句向量，然后減去所有句子向量組成的矩陣的第一個(gè)主成分上的投影，得到最終的句子嵌入，實(shí)驗(yàn)表明該方法具有不錯(cuò)的競(jìng)爭(zhēng)力，在大部分?jǐn)?shù)據(jù)集上都比平均詞向量或者使用TFIDF加權(quán)平均的效果要好。

Ruckle等是對(duì)詞向量求平均得到句向量的思想進(jìn)行了改進(jìn)，通過(guò)引入超參數(shù)p將“詞向量求平均得到句向量”的操作泛化為p-means的一類(lèi)操作，取不同的p值產(chǎn)生不同的特征，當(dāng)p=l時(shí)，該方法等同于求平均的操作，同時(shí)本文使用了多種詞向量（如word2vec和Glove等），實(shí)驗(yàn)結(jié)果表明該方法在無(wú)監(jiān)督任務(wù)上具有很好的性能。

無(wú)監(jiān)督的方法不需要帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練，減少了人工打標(biāo)簽的成本，并且更加通用，在一些資源稀少的特定領(lǐng)域應(yīng)用廣泛，但同時(shí)由于無(wú)法將帶有標(biāo)簽的信息和一些先驗(yàn)知識(shí)融入其中，相對(duì)于監(jiān)督方法而言，其計(jì)算準(zhǔn)確率較低。

4.3基于監(jiān)督學(xué)習(xí)方法的語(yǔ)義文本相似度計(jì)算

監(jiān)督學(xué)習(xí)方法是一類(lèi)需要帶有標(biāo)簽的訓(xùn)練集對(duì)模型進(jìn)行訓(xùn)練后才能進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算的方法，這類(lèi)方法由于有標(biāo)簽對(duì)模型進(jìn)行指導(dǎo)，在多數(shù)有訓(xùn)練集的任務(wù)上，其性能要優(yōu)于無(wú)監(jiān)督學(xué)習(xí)方法，監(jiān)督學(xué)習(xí)方法從模型架構(gòu)上可以分為兩種，一種是孿生網(wǎng)絡(luò)（siamese Network）架構(gòu);另一種是交互（interaction-based）模型架構(gòu)，兩種模型的典型架構(gòu)如圖2所示。

孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)一般分為3層，分別為輸入層、編碼層和相似度測(cè)量層，如圖2a）所示，輸入層主要是句子分詞后，將單詞映射為詞向量后輸入編碼層;編碼層對(duì)句中的詞向量進(jìn)行編碼得到句向量;相似度測(cè)量層則是對(duì)兩個(gè)句向量進(jìn)行相似度計(jì)算，可以是簡(jiǎn)單地利用向量距離如歐式距離、余弦相似度等直接表征兩個(gè)句子的語(yǔ)義相似性，也可以是將兩個(gè)句向量拼接后傳人多層感知機(jī)或其他分類(lèi)器得到最終的語(yǔ)義文本相似度度量，“孿生”主要體現(xiàn)在句子對(duì)中SA和SB同時(shí)輸入左右兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)當(dāng)中，這兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)的輸入層和編碼層模型架構(gòu)完全相同并共享權(quán)重。

孿生網(wǎng)絡(luò)在語(yǔ)義文本相似度計(jì)算中效果很好，但缺少了兩個(gè)句子在編碼過(guò)程中的交互，兩個(gè)句子編碼時(shí)相互獨(dú)立，這樣不利于后面的相似度度量，因此交互模型應(yīng)運(yùn)而生。

交互模型如圖2b）和圖2c）所示，整體與孿生網(wǎng)絡(luò)類(lèi)似，但在編碼層利用Attention機(jī)制或其他技術(shù)增加兩個(gè)網(wǎng)絡(luò)間的交互，然后將交互結(jié)果傳人相似度度量層，表5是按照模型層次結(jié)構(gòu)中所用的技術(shù)進(jìn)行的簡(jiǎn)要總結(jié)，接下來(lái)將分小節(jié)詳細(xì)介紹基于孿生網(wǎng)絡(luò)的方法和基于交互模型的方法。

4.3.1基于孿生網(wǎng)絡(luò)的方法

Huang等提出的DSSM算法是最先將孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)用于語(yǔ)義文本相似度計(jì)算的算法之一，DSSM架構(gòu)主要分為輸入層、表示層、匹配層，這種三層架構(gòu)也是后來(lái)基于孿生網(wǎng)絡(luò)的算法最常用的架構(gòu)，輸入層主要將原始文本映射為向量，由于本文在2013年被提出，當(dāng)時(shí)的分布式詞向量剛剛問(wèn)世，因此本文并沒(méi)有使用詞向量，而是使用字符級(jí)的trigram方法將文本映射為高維向量，更具體地說(shuō)，trigram是將3個(gè)字符為一組映射為one-hot向量，最后將句子中的trigram向量相加得到高維句子向量表示，表示層是將高維的句子向量映射為低維向量，DSSM表示層就是簡(jiǎn)單的幾個(gè)全連接層，最終將句子映射為128維的低維向量，匹配層是將兩個(gè)低維句子向量表示之間求余弦相似度來(lái)表征兩個(gè)句子的語(yǔ)義相似度，DSSM模型在文本匹配任務(wù)上取得了突出的成績(jī)，但忽略了語(yǔ)序信息和上下文信息。

Shen等將CNN網(wǎng)絡(luò)引入DSSM模型以保留更多的上下文信息，該方法對(duì)DSSM的改進(jìn)主要發(fā)生在表示層，該模型表示層中添加了卷積層和池化層，使得上下文信息得到了有效保留，但是由于卷積核的限制，距離較遠(yuǎn)的上下文信息仍會(huì)丟失。

Palangi等為了保留更多的上下文信息，將LSTM網(wǎng)絡(luò)引入其中，該網(wǎng)絡(luò)考慮到了距離更遠(yuǎn)的上下文信息和一些語(yǔ)序信息，使得算法效果有所提升，Mueller等在預(yù)訓(xùn)練的詞向量的基礎(chǔ)上同樣使用Siamese-LSTM對(duì)句子進(jìn)行編碼，然后，使用編碼得到的句向量之間的曼哈頓距離來(lái)預(yù)測(cè)句子對(duì)的語(yǔ)義相似度，實(shí)驗(yàn)證明將該方法和SVM結(jié)合用于情感分類(lèi)（Entailment Classification），效果提升明顯。

Lin等將雙向LSTM（BiLSTM）和Self-Attention技術(shù)相結(jié)合得到句子向量表示，具體來(lái)說(shuō)就是，首先將句子通過(guò)BiLSTM模型，將得到的每一時(shí)刻的兩個(gè)方向的向量拼接成一個(gè)二維矩陣，然后通過(guò)自注意力機(jī)制（self-Attention）得到句中每個(gè)詞向量對(duì)應(yīng)的權(quán)重，最終通過(guò)詞向量的加權(quán)求和得到句向量，在訓(xùn)練網(wǎng)絡(luò)時(shí)同樣是使用Siamese架構(gòu)，在得到句向量后進(jìn)行簡(jiǎn)單的特征提取，如拼接、點(diǎn)積、對(duì)位相減等，然后輸入一個(gè)多層感知機(jī)，得到最終的語(yǔ)義文本相似度。

Pontes等目將CNN模型和LSTM模型同時(shí)用于Siamese架構(gòu)來(lái)計(jì)算語(yǔ)義文本相似度，首先將句子分成局部片段，然后將每個(gè)片段分別經(jīng)過(guò)CNN網(wǎng)絡(luò)得到片段向量，再將原句中的詞向量和它所對(duì)應(yīng)的上下文向量拼接起來(lái)傳人LSTM網(wǎng)絡(luò)，最終得到句向量后，計(jì)算句向量間的曼哈頓距離以表征語(yǔ)義文本相似度。

下面3種方法基于遷移學(xué)習(xí)進(jìn)行語(yǔ)義文本相似度計(jì)算，基本思想是在其他NLP任務(wù)中進(jìn)行訓(xùn)練然后將生成的句向量用于計(jì)算語(yǔ)義文本相似度當(dāng)中。

Conneau等提出InferSent模型，在自然語(yǔ)言推理（NLI）任務(wù)上，通過(guò)孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)訓(xùn)練通用句向量，文中使用了7種不同的encoder，其中包括GRU、LSTM、雙向GRU、雙向LSTM等，并通過(guò)最終實(shí)驗(yàn)證明，在encoder選取雙向LSTM并使用max-pooling技術(shù)的情況下，生成的句向量比Skip-Thought和FastSent等方法要更好。

Yang等18引提出了“如果句子的回復(fù)具有相似的分布，那么它們?cè)谡Z(yǔ)義上也是相似的，”的想法，從這個(gè)想法出發(fā)，通過(guò)使用對(duì)話(huà)數(shù)據(jù)來(lái)學(xué)習(xí)句子級(jí)向量表示，并通過(guò)SNLI數(shù)據(jù)集對(duì)模型進(jìn)行加強(qiáng)，該模型基于孿生網(wǎng)絡(luò)架構(gòu)，一共用了兩種編碼器，一種為DAN，DAN是指將句子中的詞向量進(jìn)行加權(quán)平均之后送人前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)中得到句子隱層表示，另一種為T(mén)ransformer架構(gòu)的編碼部分，主要由多頭注意力（Multi-head Attention）機(jī)制和前饋神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)組成，通過(guò)上述兩種編碼器對(duì)句子進(jìn)行編碼得到句向量，再經(jīng)過(guò)簡(jiǎn)單的特征提取后送入多層感知機(jī)模型得到最終的相似度得分，實(shí)驗(yàn)表明，該模型在語(yǔ)義文本相似度任務(wù)上表現(xiàn)突出。

Cer等提出了USE模型，在Yang等的模型基礎(chǔ)上結(jié)合Skip-Thought，將模型拓展到了更多的任務(wù)上，通過(guò)多任務(wù)學(xué)習(xí)得到通用句子表示。

縱覽上述方法，可以清晰地看到基于孿生網(wǎng)絡(luò)的計(jì)算方法的發(fā)展進(jìn)程，對(duì)于模型的改進(jìn)主要集中在使用不同的編碼器，如從最開(kāi)始的多層感知機(jī)發(fā)展為CNN、LSTM，再到Transformer等，從訓(xùn)練數(shù)據(jù)角度上說(shuō)，這類(lèi)方法從單一訓(xùn)練數(shù)據(jù)集逐步發(fā)展到遷移學(xué)習(xí)，再發(fā)展到多任務(wù)學(xué)習(xí)，目前基于多任務(wù)學(xué)習(xí)計(jì)算語(yǔ)義文本相似度的探索才剛剛開(kāi)始，針對(duì)不同任務(wù)的訓(xùn)練數(shù)據(jù)具有不同的標(biāo)簽，包含著句子不同角度的信息，那么建立一個(gè)通用的模型架構(gòu)，通過(guò)在不同的任務(wù)數(shù)據(jù)集上進(jìn)行訓(xùn)練，從而提升模型性能，是未來(lái)重要的研究方向之一。

4.3.2基于交互模型的方法

基于孿生網(wǎng)絡(luò)的方法在編碼層對(duì)句子編碼時(shí)是相互獨(dú)立的，句子對(duì)之間沒(méi)有交互，這樣對(duì)于計(jì)算句子對(duì)的語(yǔ)義相似度會(huì)造成一定影響，基于交互模型的方法就是為了解決這個(gè)問(wèn)題而產(chǎn)生的，它是在孿生網(wǎng)絡(luò)的基礎(chǔ)上增加兩個(gè)平行網(wǎng)絡(luò)之間的交互作用，從而提取到句子對(duì)之間更加豐富的交互信息。

Yin等提出了ABCNN模型，是在詞向量基礎(chǔ)上通過(guò)CNN網(wǎng)絡(luò)對(duì)句子進(jìn)行處理，在分別對(duì)句子對(duì)中的句子進(jìn)行卷積和池化操作的同時(shí)，使用Attention機(jī)制對(duì)兩個(gè)中間步驟進(jìn)行交互，文中一共嘗試了3種添加Attention的策略，主要區(qū)別是作用于模型的不同階段，如第一種Attention是直接作用在詞向量組成的矩陣上，而第二種Attention是作用在經(jīng)過(guò)卷積和池化操作后產(chǎn)生的輸出矩陣上，第三種則是將前兩種方法相結(jié)合，可以將經(jīng)過(guò)卷積和池化操作后得到的結(jié)果看作短語(yǔ)向量，而該短語(yǔ)向量的長(zhǎng)度取決于卷積核的大小，從這個(gè)角度理解，第一種和第二種Attention方法的區(qū)別實(shí)質(zhì)上是在不同粒度上對(duì)模型進(jìn)行了處理。