正式开始看文本匹配的东西啦！文本匹配对NLPer来说是很重要的，不管是最后是做对话、推荐、搜索，文本匹配都是必不可少的。当然啦，BERT系列的模型出来之后，其实传统的深度学习模型效果是远远比不上的。不过这些预训练模型效果好是好，但是训练代价昂贵，当然啦，有人会说，现在已经有剪枝、量化、蒸馏这样的方法来减小预训练模型的大小，从而降低训练所需的代价(所以说模型压缩、加速这个方向还是很有前景的🤩咦，好像跑偏了，anyway)，但是这仍然远远不够，所以熟悉传统的文本匹配模型是非常有必要的。本篇博客讲解经典的BIMPM模型，并采用tensorflow2实现。
BIMPM模型的介绍
BIMPM模型来源于2017年的《Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences》论文。这篇文章总结了Siamese架构与matching-aggregate架构的优缺点，非常值得一读，有时间的童鞋一定要去读读原始论文🤩
BIMPM模型提出的原因
在文本匹配模型中，大致可以分为两大类：基于表示的文本匹配模型，即Siamese架构，以及基于交互的文本匹配模型，即matching-aggregate架构(有时候也称作compare-aggregate架构)。两种结构的优缺点如下：
- Siamese架构的优点在于两个句子可以共享参数，所以模型容量比较小，也容易训练；但是其缺点也很明显，由于在encoder部分没有明显的交互，所以会导致失去某些重要的信息，即没法捕获到更加丰富的语义特征。
- matching-aggregate架构的优点可以及早地捕获更为丰富的交互特征，因此效果通常来说会更好一些。但是其缺点在于：一方面，很多模型只考虑了单个细粒度的匹配，比如word by word，而没有考虑其他细粒度的匹配；另一方面，匹配往往是单向的，即只有P对Q的匹配，或者是Q对P的匹配。
知道了两种架构的优缺点后，作者提出了BIMPM模型。该模型本质上还是属于matching-aggregate架构，但是与其他模型不同的地方在于：其考虑了两个方向的匹配，即P对Q与Q对P。这样的话，就可以得到更为丰富的语义特征。事实证明，其确实取得了比较好的效果。
BIMPM模型的架构
首先给出相关定义。假设sample的形式为三元组：$(P,Q,y)$，其中$P=\{p_1,p_2,p_3,…,p_M\}，Q=\{q_1,q_2,q_3,…,q_N\}$。其中，每一个token的维度均是d维的；$y$是label。从这里可以看出，BIMPM模型属于pointwise的学习方式。
上图就是BIMPM模型的整体架构。可以看到，BIMPM模型分为五层，下面一一介绍。
word representation layer
这一层包含两个部分：一部分是固定的词向量，比如使用Google的300维的word2vec词向量或者Glove词向量；另一部分是将每一个单词的每一个输入到LSTM网络中，得到的词向量，这一层最终的输出是将这两部分的词向量进行concat之后的结果。
context representation layer
这一层是对P和Q进行进一步的encoding，将上下文信息融入到每一个time step。具体来说，是使用一层BILSTM。注意：P与Q使用同样的BILSTM，即共享参数。
matching layer
这一部分是BIMPM模型真正创新的地方。它采用了双向的matching方法，即：比较P的每一个timestep的向量与Q的所有timestep向量，比较Q的每一个timestep的向量与P的所有timestep向量。在论文中，作者设计了一种multi-perspective的方法。整个multi-perspective方法包含两步：第一步：给出cosine matching function的定义；第二步，在给出的函数的基础上，使用四种匹配策略（full-matching、Maxpooling-matching、attentive-matching、max-attentive-matching），从而得到最终的输出。
step1：首先要明白给出的cosine matching function的定义，如下：
其中，$v_1,v_2$是两个向量，假设其维度是$d$维；$W$是参数，其维度是$R^{l\times d}$，$l$是perspective的数量；得到的输出$m=\{m_1,m_2,m_3,…,m_l\},m\in R^l$。具体来说，$ m_k=cosine(W_kv_1,W_kv_2) $。
step2：在第一步的基础上，给出了四种匹配策略。下面演示的是P对Q的matching，即P的每一个timestep对Q进行matching。
- full matching：对于P的一个timestep的向量，只与Q的最后一个状态相比较(前向的或者后向的)。对应上图的a，具体公式如下：
- maxpooling matching：对于P的一个timestep的向量，分别与Q的每一个timestep的向量进行比较，最后选择结果最大的输出。对应于上图的b，具体公式如下：
- attentive matching：对于P的每一个timestep的向量，分别与Q的每一个timestep进行余弦相似度的计算，最后得到加权后的向量。对应于上图的c，具体公式如下：
得到余弦相似度，然后得到进行加权，如下：
- max-attentive matching：与attentive matching不同·的地方在于，注意力向量并不是加权得到的，而是从中选取最大的作为注意力向量，启宇的与attentive matching一样。
最后，这一层的输出是上面四种策略的concat之后的结果。注意，因为是双向的BLSTM，所以一个句子最后聚合的是8个向量！！！
aggregate layer
这一层主要是去聚合两个句子。具体来说，使用的是一个BILSTM，我们取前向的LSTM与后向的LSTM的最后一个状态，由于是两个句子，所以最后是concat4个向量。
prediction layer
这一层就是要得到最后的分类结果啦。具体来说，就是使用两层的MLP，最后使用softmax，得到最终的输出。
上述就是BIMPM模型的全部内容啦🎉
稍微啰嗦一下吧，目前基本的文本匹配模型就看完了，总的来说，还是比较简单，实现起来也不难。要说难的地方，就是pairwise的训练方式与listwise的训练方式了吧，这个对于数据的处理是需要下一点功夫的，最好去借鉴一下别人的代码是怎么写的。pointwise是比较简单的，这个不用说什么。接下来的话，如果还需要接触文本匹配的模型的话，那就是MRC了吧。说实话，这个单独搞真不好搞，但是MRC毕竟是目前研究的热点方向，经典的BIDAF、R-net等模型还是需要去看的，VQA也需要去接触一下。不过，主线还是要放在检索式对话这块，先把检索式对话看完，然后再去熟悉生成式对话。毕竟生成式任务真的不好弄，而且还是对话这块，还是需要有人带。
BIMPM模型的实现
参考文献
Bilateral Multi-Perspective Matching for Natural Language Sentences
