文本相似度，文本匹配模型歸納(附代碼)
向AI轉(zhuǎn)型的程序員都關(guān)注了這個(gè)號(hào)??????
人工智能大數(shù)據(jù)與深度學(xué)習(xí) ?公眾號(hào)：datayx
本文將會(huì)整合近幾年來比較熱門的一些文本匹配模型，并以QA_corpus為測試基準(zhǔn)，分別進(jìn)行測試，代碼均采用tensorflow進(jìn)行實(shí)現(xiàn)，每個(gè)模型均會(huì)有理論講解與代碼實(shí)現(xiàn)。
項(xiàng)目代碼與論文講解都在持續(xù)更新中
DSSM詳解
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90212287
ESIM詳解
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90380840
ABCNN詳解
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90179481
BiMPM詳解
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/88663975
DIIN詳解
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90710925
DRCN詳解
https://blog.csdn.net/u012526436/article/details/90757018
數(shù)據(jù)集為QA_corpus，訓(xùn)練數(shù)據(jù)10w條，驗(yàn)證集和測試集均為1w條
其中對(duì)應(yīng)模型文件夾下的args.py文件是超參數(shù)
訓(xùn)練：?python train.py
測試：?python test.py
詞向量：不同的模型輸入不一樣，有的模型的輸入只有簡單的字向量，有的模型換成了字向量+詞向量，甚至還有靜態(tài)詞向量(訓(xùn)練過程中不進(jìn)行更新)和 動(dòng)態(tài)詞向量(訓(xùn)練過程中更新詞向量)，所有不同形式的輸入均以封裝好，調(diào)用方法如下
靜態(tài)詞向量，請(qǐng)執(zhí)行?python word2vec_gensim.py，該版本是采用gensim來訓(xùn)練詞向量
動(dòng)態(tài)詞向量，請(qǐng)執(zhí)行?python word2vec.py，該版本是采用tensorflow來訓(xùn)練詞向量，訓(xùn)練完成后會(huì)保存embedding矩陣、詞典和詞向量在二維矩陣的相對(duì)位置的圖片， 如果非win10環(huán)境，由于字體的原因圖片可能保存失敗
測試集結(jié)果對(duì)比：
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