NLP 文本匹配任务 Text Matching [有监督训练]：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）项目实践
0 背景介绍以及相关概念
本项目对 3 种常用的文本匹配的方法进行实现：PointWise（单塔）、DSSM（双塔）、Sentence BERT（双塔）。
文本匹配（Text Matching）是 NLP 下的一个分支，通常用于计算两个句子之间的相似程度，在推荐、推理等场景下都有着重要的作用。
举例来讲，今天我们有一堆评论数据，我们想要找到指定类别的评论数据，例如：
1. 为什么是开过的洗发水都流出来了，是用过的吗？是这样子包装的吗？2. 喜欢折叠手机的我对这款手机情有独钟，简洁的外观设计非常符合当代年轻人的口味，给携带增添了一份愉悦。3. 物流很快，但是到货时有的水果已经不新鲜了，坏掉了，不满意本次购物。...
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在这一堆评论中我们想找到跟「水果」相关的评论，那么第 3 条评论就应该被召回。这个问题可以被建模为文本分类对吧，通过训练一个文本分类模型也能达到同样的目的。
但，分类模型的主要问题是：分类标签是固定的。假如在训练的时候标签集合是「洗浴，电脑，水果」，今天再来一条「服饰」的评论，那么模型依旧只能在原有的标签集合里面进行推理，无论推到哪个都是错误的。因此，我们需要一个能够有一定自适应能力的模型，在加入一些新标签后不用重训模型也能很好的完成任务。
文本匹配目前比较常用的有两种结构：
单塔模型：准确率高，但计算速度慢。
双塔模型：计算速度快，准确率相对低一些。
下面我们对这两种方法分别进行介绍。
0.1 单塔模型
单塔模型顾名思义，是指在整个过程中只进行一次模型计算。这里的「塔」指的是进行「几次模型计算」，而不一定是「模型个数」，这个我们会放到双塔部分解释。在单塔模型下，我们需要把两句文本通过 [SEP] 进行拼接，将拼接好的数据喂给模型，通过 output 中的[CLS] token 做一个二分类任务。
单塔模型的 forward 部分长这样，完整源码在文末：
def __init__(self, encoder, dropout=None): """ init func. Args: encoder (transformers.AutoModel): backbone, 默认使用 ernie 3.0 dropout (float): dropout 比例 """ super().__init__() self.encoder = encoder hidden_size = 768 self.dropout = nn.Dropout(dropout if dropout is not None else 0.1) self.classifier = nn.Linear(768, 2)
def forward(self, input_ids, token_type_ids, position_ids=None, attention_mask=None) -> torch.tensor: """ Foward 函数，输入匹配好的pair对，返回二维向量（相似/不相似）。 Args: input_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) token_type_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) position_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) attention_mask (torch.LongTensor): (batch, seq_len)
Returns: torch.tensor: (batch, 2) """ pooled_embedding = self.encoder( input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids, position_ids=position_ids, attention_mask=attention_mask )["pooler_output"] # (batch, hidden_size) pooled_embedding = self.dropout(pooled_embedding) # (batch, hidden_size) logits = self.classifier(pooled_embedding) # (batch, 2) return logits
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单塔模型的优势在于准确率较高，但缺点在于：计算慢。
举例来讲，如果今天我们有三个类别「电脑、水果、洗浴」，那我们就需要将一句话跟每个类别都做一次拼接，并喂给模型去做推理：
水果[SEP]苹果不是很新鲜，不满意这次购物[SEP]电脑[SEP]苹果不是很新鲜，不满意这次购物[SEP]洗浴[SEP]苹果不是很新鲜，不满意这次购物[SEP]
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那如果类别数目到达成百上千时，就需要拼接上千次，为了判断一个样本就需要过上次模型，而大模型的计算通常来讲是非常耗时的，这就导致了在类别数目很大的情况下，单塔模型的效率往往无法满足人们的需求。
0.2 双塔模型
单塔模型的劣势很明显，有多少类别就需要算多少次。但事实上，这些类别都是不会变的，唯一变的只有新的评论数据。所以我们能不能实现将这些不会变的「类别信息」「提前计算」存下来，只计算那些没有见过的「评论数据」呢？这就是双塔模型的思想。双塔模型的「双塔」含义就是：两次模型计算。即，类别特征计算一次，评论特征计算一次。
通过上图可以看到，「类别」和「评论」不再是拼接在一起喂给模型，而是单独喂给模型，并分别得到各自的 embedding 向量，再进行后续的计算。而上图中左右两个两个模型可以使用同一个模型（这种方式叫：同构模型），也可以用两个不同的模型（这种方式叫：异构模型）。因此「双塔」并不一定代表存在两个模型，而是代表需要需要进行两次模型计算。
0.2.1 DSSM（Deep Structured Semantic Models,深度结构化语义模型）
Paper Reference: https://posenhuang.github.io/papers/cikm2013_DSSM_fullversion.pdf
DSSM 是一篇比较早期的 paper，我们主要借鉴其通过 embedding 之间的余弦相似度进行召回排序的思想。我们分别将「类别」和「评论」文本过一遍模型，并得到两段文本的 embedding。将匹配的 pair 之间的余弦相似度 label 置为 1，不匹配的 pair 之间余弦相似度 label 置为 0。
Note: 余弦相似度的取值范围是 [-1, 1]，但为了方便我将 label 置为 0 并用 MSE 去训练，也能取得不错的效果。
训练数据集长这样，匹配 pair 标签为 1，不匹配为 0：
蒙牛 不错还好挺不错 0蒙牛 我喜欢demom制造的蒙牛奶 1衣服 裤子太差了，刚穿一次屁股就起毛了。 1...
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实现中有两个关键函数：获得句子的 embedding 函数（用于推理）、获得句子对的余弦相似度（用于训练）：
def forward( self, input_ids: torch.tensor, token_type_ids: torch.tensor, attention_mask: torch.tensor ) -> torch.tensor: """ forward 函数，输入单句子，获得单句子的embedding。 Args: input_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) token_type_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) attention_mask (torch.LongTensor): (batch, seq_len) Returns: torch.tensor: embedding -> (batch, hidden_size) """ embedding = self.encoder( input_ids=input_ids, token_type_ids=token_type_ids, attention_mask=attention_mask )["pooler_output"] # (batch, hidden_size) return embedding
def get_similarity( self, query_input_ids: torch.tensor, query_token_type_ids: torch.tensor, query_attention_mask: torch.tensor, doc_input_ids: torch.tensor, doc_token_type_ids: torch.tensor, doc_attention_mask: torch.tensor ) -> torch.tensor: """ 输入query和doc的向量，返回query和doc两个向量的余弦相似度。 Args: query_input_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) query_token_type_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) query_attention_mask (torch.LongTensor): (batch, seq_len) doc_input_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) doc_token_type_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) doc_attention_mask (torch.LongTensor): (batch, seq_len) Returns: torch.tensor: (batch, 1) """ query_embedding = self.encoder( input_ids=query_input_ids, token_type_ids=query_token_type_ids, attention_mask=query_attention_mask )["pooler_output"] # (batch, hidden_size) query_embedding = self.dropout(query_embedding)
doc_embedding = self.encoder( input_ids=doc_input_ids, token_type_ids=doc_token_type_ids, attention_mask=doc_attention_mask )["pooler_output"] # (batch, hidden_size) doc_embedding = self.dropout(doc_embedding)
similarity = nn.functional.cosine_similarity(query_embedding, doc_embedding) return similarity
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0.2.2 Sentence Transformer
Paper Reference：https://arxiv.org/pdf/1908.10084.pdf
Sentence Transformer 也是一个双塔模型，只是在训练时不直接对两个句子的 embedding 算余弦相似度，而是将这两个 embedding 和 embedding 之间的差向量进行拼接，将这三个向量拼好后喂给一个判别层做二分类任务。
原 paper 中在 inference 的时候不再使用训练架构，而是采用了余弦相似度的方法做召回。但我在实现的时候在推理部分仍然沿用了训练的模型架构，原因是想抹除结构不一致的 gap，并且训练层也只是多了一层 Linear 层，在推理的时候也不至于消耗过多的时间。Sentence Transformer 在推理时需要同时传入「当前评论信息」以及事先计算好的「所有类别 embedding」，如下：
def forward( self, query_input_ids: torch.tensor, query_token_type_ids: torch.tensor, query_attention_mask: torch.tensor, doc_embeddings: torch.tensor, ) -> torch.tensor: """ forward 函数，输入query句子和doc_embedding向量，将query句子过一遍模型得到 query embedding再和doc_embedding做二分类。 Args: input_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) token_type_ids (torch.LongTensor): (batch, seq_len) attention_mask (torch.LongTensor): (batch, seq_len) doc_embedding (torch.LongTensor): 所有需要匹配的doc_embedding -> (batch, doc_embedding_numbers, hidden_size) Returns: torch.tensor: embedding_match_logits -> (batch, doc_embedding_numbers, 2) """ query_embedding = self.encoder( input_ids=query_input_ids, token_type_ids=query_token_type_ids, attention_mask=query_attention_mask )["last_hidden_state"] # (batch, seq_len, hidden_size) query_attention_mask = torch.unsqueeze(query_attention_mask, dim=-1) # (batch, seq_len, 1) query_embedding = query_embedding * query_attention_mask # (batch, seq_len, hidden_size) query_sum_embedding = torch.sum(query_embedding, dim=1) # (batch, hidden_size) query_sum_mask = torch.sum(query_attention_mask, dim=1) # (batch, 1) query_mean = query_sum_embedding / query_sum_mask # (batch, hidden_size)
query_mean = query_mean.unsqueeze(dim=1).repeat(1, doc_embeddings.size()[1], 1) # (batch, doc_embedding_numbers, hidden_size) sub = torch.abs(torch.subtract(query_mean, doc_embeddings)) # (batch, doc_embedding_numbers, hidden_size) concat = torch.cat([query_mean, doc_embeddings, sub], dim=-1) # (batch, doc_embedding_numbers, hidden_size * 3) logits = self.classifier(concat) # (batch, doc_embedding_numbers, 2) return logits
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1. 环境安装
本项目基于 pytorch + transformers 实现，运行前请安装相关依赖包：
pip install -r ../../requirements.txt
torchtransformers==4.22.1datasets==2.4.0evaluate==0.2.2matplotlib==3.6.0rich==12.5.1scikit-learn==1.1.2requests==2.28.1
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2. 数据集准备
项目中提供了一部分示例数据，我们使用「商品评论」和「商品类别」来进行文本匹配任务，数据在 data/comment_classify 。
若想使用自定义数据训练，只需要仿照示例数据构建数据集即可：
衣服：指穿在身上遮体御寒并起美化作用的物品。 为什么是开过的洗发水都流出来了、是用过的吗？是这样子包装的吗？ 0衣服：指穿在身上遮体御寒并起美化作用的物品。 开始买回来大很多 后来换了回来又小了 号码区别太不正规 建议各位谨慎 1...
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每一行用 \t 分隔符分开，第一部分部分为商品类型（text1），中间部分为商品评论（text2），最后一部分为商品评论和商品类型是否一致（label）。
3. 有监督-模型训练
3.1 PointWise（单塔）
3.1.1 模型训练
修改训练脚本 train_pointwise.sh 里的对应参数, 开启模型训练：
python train_pointwise.py \ --model "nghuyong/ernie-3.0-base-zh" \ # backbone --train_path "data/comment_classify/train.txt" \ # 训练集 --dev_path "data/comment_classify/dev.txt" \ #验证集 --save_dir "checkpoints/comment_classify" \ # 训练模型存放地址 --img_log_dir "logs/comment_classify" \ # loss曲线图保存位置 --img_log_name "ERNIE-PointWise" \ # loss曲线图保存文件夹 --batch_size 8 \ --max_seq_len 128 \ --valid_steps 50 \ --logging_steps 10 \ --num_train_epochs 10 \ --device "cuda:0"
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正确开启训练后，终端会打印以下信息：
...global step 10, epoch: 1, loss: 0.77517, speed: 3.43 step/sglobal step 20, epoch: 1, loss: 0.67356, speed: 4.15 step/sglobal step 30, epoch: 1, loss: 0.53567, speed: 4.15 step/sglobal step 40, epoch: 1, loss: 0.47579, speed: 4.15 step/sglobal step 50, epoch: 2, loss: 0.43162, speed: 4.41 step/sEvaluation precision: 0.88571, recall: 0.87736, F1: 0.88152best F1 performence has been updated: 0.00000 --> 0.88152global step 60, epoch: 2, loss: 0.40301, speed: 4.08 step/sglobal step 70, epoch: 2, loss: 0.37792, speed: 4.03 step/sglobal step 80, epoch: 2, loss: 0.35343, speed: 4.04 step/sglobal step 90, epoch: 2, loss: 0.33623, speed: 4.23 step/sglobal step 100, epoch: 3, loss: 0.31319, speed: 4.01 step/sEvaluation precision: 0.96970, recall: 0.90566, F1: 0.93659best F1 performence has been updated: 0.88152 --> 0.93659...
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在 logs/comment_classify 文件下将会保存训练曲线图：
3.1.2 模型推理
完成模型训练后，运行 inference_pointwise.py 以加载训练好的模型并应用：
... test_inference( '手机：一种可以在较广范围内使用的便携式电话终端。', # 第一句话 '味道非常好，京东送货速度也非常快，特别满意。', # 第二句话 max_seq_len=128 )...
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运行推理程序：
python inference_pointwise.py
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得到以下推理结果：
tensor([[ 1.8477, -2.0484]], device='cuda:0') # 两句话不相似(0)的概率更大
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3.2 DSSM（双塔）
3.2.1 模型训练
修改训练脚本 train_dssm.sh 里的对应参数, 开启模型训练：
python train_dssm.py \ --model "nghuyong/ernie-3.0-base-zh" \ --train_path "data/comment_classify/train.txt" \ --dev_path "data/comment_classify/dev.txt" \ --save_dir "checkpoints/comment_classify/dssm" \ --img_log_dir "logs/comment_classify" \ --img_log_name "ERNIE-DSSM" \ --batch_size 8 \ --max_seq_len 256 \ --valid_steps 50 \ --logging_steps 10 \ --num_train_epochs 10 \ --device "cuda:0"
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正确开启训练后，终端会打印以下信息：
...global step 0, epoch: 1, loss: 0.62319, speed: 15.16 step/sEvaluation precision: 0.29912, recall: 0.96226, F1: 0.45638best F1 performence has been updated: 0.00000 --> 0.45638global step 10, epoch: 1, loss: 0.40931, speed: 3.64 step/sglobal step 20, epoch: 1, loss: 0.36969, speed: 3.69 step/sglobal step 30, epoch: 1, loss: 0.33927, speed: 3.69 step/sglobal step 40, epoch: 1, loss: 0.31732, speed: 3.70 step/sglobal step 50, epoch: 1, loss: 0.30996, speed: 3.68 step/s...
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在 logs/comment_classify 文件下将会保存训练曲线图：
3.2.2 模型推理
和单塔模型不一样的是，双塔模型可以事先计算所有候选类别的 Embedding，当新来一个句子时，只需计算新句子的 Embedding，并通过余弦相似度找到最优解即可。
因此，在推理之前，我们需要提前计算所有类别的 Embedding 并保存。
类别 Embedding 计算
运行 get_embedding.py 文件以计算对应类别 embedding 并存放到本地：
...text_file = 'data/comment_classify/types_desc.txt' # 候选文本存放地址output_file = 'embeddings/comment_classify/dssm_type_embeddings.json' # embedding存放地址
device = 'cuda:0' # 指定GPU设备model_type = 'dssm' # 使用DSSM还是Sentence Transformersaved_model_path = './checkpoints/comment_classify/dssm/model_best/' # 训练模型存放地址tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(saved_model_path) model = torch.load(os.path.join(saved_model_path, 'model.pt'))model.to(device).eval()...
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其中，所有需要预先计算的内容都存放在 types_desc.txt 文件中。
文件用 \t 分隔，分别代表 类别id、类别名称、类别描述：
0 水果 指多汁且主要味觉为甜味和酸味，可食用的植物果实。1 洗浴 洗浴用品。2 平板 也叫便携式电脑，是一种小型、方便携带的个人电脑，以触摸屏作为基本的输入设备。...
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执行 python get_embeddings.py 命令后，会在代码中设置的 embedding 存放地址中找到对应的 embedding 文件：
{ "0": {"label": "水果", "text": "水果：指多汁且主要味觉为甜味和酸味，可食用的植物果实。", "embedding": [0.3363891839981079, -0.8757723569869995, -0.4140555262565613, 0.8288457989692688, -0.8255823850631714, 0.9906797409057617, -0.9985526204109192, 0.9907819032669067, -0.9326567649841309, -0.9372553825378418, 0.11966298520565033, -0.7452883720397949,...]}, "1": ..., ...}
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模型推理
完成预计算后，接下来就可以开始推理了。
我们构建一条新评论：这个破笔记本卡的不要不要的，差评。
运行 python inference_dssm.py，得到下面结果：
[ ('平板', 0.9515482187271118), ('电脑', 0.8216977119445801), ('洗浴', 0.12220608443021774), ('衣服', 0.1199738010764122), ('手机', 0.07764233648777008), ('酒店', 0.044791921973228455), ('水果', -0.050112202763557434), ('电器', -0.07554933428764343), ('书籍', -0.08481660485267639), ('蒙牛', -0.16164332628250122)]
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函数将输出（类别，余弦相似度）的二元组，并按照相似度做倒排（相似度取值范围：[-1, 1]）。
3.3 Sentence Transformer（双塔）
3.3.1 模型训练
修改训练脚本 train_sentence_transformer.sh 里的对应参数, 开启模型训练：
python train_sentence_transformer.py \ --model "nghuyong/ernie-3.0-base-zh" \ --train_path "data/comment_classify/train.txt" \ --dev_path "data/comment_classify/dev.txt" \ --save_dir "checkpoints/comment_classify/sentence_transformer" \ --img_log_dir "logs/comment_classify" \ --img_log_name "Sentence-Ernie" \ --batch_size 8 \ --max_seq_len 256 \ --valid_steps 50 \ --logging_steps 10 \ --num_train_epochs 10 \ --device "cuda:0"
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正确开启训练后，终端会打印以下信息：
...Evaluation precision: 0.81928, recall: 0.64151, F1: 0.71958best F1 performence has been updated: 0.46120 --> 0.71958global step 260, epoch: 2, loss: 0.58730, speed: 3.53 step/sglobal step 270, epoch: 2, loss: 0.58171, speed: 3.55 step/sglobal step 280, epoch: 2, loss: 0.57529, speed: 3.48 step/sglobal step 290, epoch: 2, loss: 0.56687, speed: 3.55 step/sglobal step 300, epoch: 2, loss: 0.56033, speed: 3.55 step/s...
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在 logs/comment_classify 文件下将会保存训练曲线图：
3.2.2 模型推理
Sentence Transformer 同样也是双塔模型，因此我们需要事先计算所有候选文本的 embedding 值。
类别 Embedding 计算
运行 get_embedding.py 文件以计算对应类别 embedding 并存放到本地：
...text_file = 'data/comment_classify/types_desc.txt' # 候选文本存放地址output_file = 'embeddings/comment_classify/sentence_transformer_type_embeddings.json' # embedding存放地址
device = 'cuda:0' # 指定GPU设备model_type = 'sentence_transformer' # 使用DSSM还是Sentence Transformersaved_model_path = './checkpoints/comment_classify/sentence_transformer/model_best/' # 训练模型存放地址tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained(saved_model_path) model = torch.load(os.path.join(saved_model_path, 'model.pt'))model.to(device).eval()...
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其中，所有需要预先计算的内容都存放在 types_desc.txt 文件中。
文件用 \t 分隔，分别代表 类别id、类别名称、类别描述：
0 水果 指多汁且主要味觉为甜味和酸味，可食用的植物果实。1 洗浴 洗浴用品。2 平板 也叫便携式电脑，是一种小型、方便携带的个人电脑，以触摸屏作为基本的输入设备。...
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执行 python get_embeddings.py 命令后，会在代码中设置的 embedding 存放地址中找到对应的 embedding 文件：
{ "0": {"label": "水果", "text": "水果：指多汁且主要味觉为甜味和酸味，可食用的植物果实。", "embedding": [0.32447007298469543, -1.0908259153366089, -0.14340722560882568, 0.058471400290727615, -0.33798110485076904, -0.050156619399785995, 0.041511114686727524, 0.671889066696167, 0.2313404232263565, 1.3200652599334717, -1.10829496383667, 0.4710233509540558, -0.08577515184879303, -0.41730815172195435, -0.1956728845834732, 0.05548520386219025, ...]} "1": ..., ...}
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模型推理
完成预计算后，接下来就可以开始推理了。
我们构建一条新评论：这个破笔记本卡的不要不要的，差评。
运行 python inference_sentence_transformer.py，函数会输出所有类别里「匹配通过」的类别及其匹配值，得到下面结果：
Used 0.5233056545257568s.[ ('平板', 1.136274814605713), ('电脑', 0.8851938247680664)]
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函数将输出（匹配通过的类别，匹配值）的二元组，并按照匹配值（越大则越匹配）做倒排。
参考链接：https://github.com/HarderThenHarder/transformers_tasks/blob/main/text_matching/supervised
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