基于孪生神经网络的文本语义相似度计算算法

题目描述
这个算法用于计算两段文本之间的语义相似度。孪生神经网络由两个结构相同、参数共享的神经网络组成，分别处理两个输入文本，通过比较它们在隐空间的表示向量来计算相似度得分。该算法在问答系统、重复检测等场景有重要应用。

解题过程详解

第一步：理解算法架构

1. 孪生结构设计

   • 网络包含两个完全相同的子网络（如LSTM或BERT）
   • 两个子网络共享权重参数，确保相同的输入映射到相同空间
   • 每个子网络将变长文本编码为固定维度的向量表示

2. 核心处理流程
   输入文本对 → 分别通过编码器 → 得到向量表示 → 计算相似度 → 输出相似度得分

第二步：文本编码器选择与实现

1. 编码器选项

   • LSTM编码器：处理序列信息，最后隐状态作为文本表示
   • CNN编码器：通过卷积池化提取文本特征
   • BERT编码器：使用预训练模型获取上下文感知表示

2. 具体实现示例（以LSTM为例）

   # 伪代码示例
   class TextEncoder(nn.Module):
       def __init__(self, vocab_size, embedding_dim, hidden_dim):
           self.embedding = nn.Embedding(vocab_size, embedding_dim)
           self.lstm = nn.LSTM(embedding_dim, hidden_dim, batch_first=True)
   
       def forward(self, text):
           embedded = self.embedding(text)  # [batch, seq_len, emb_dim]
           _, (hidden, _) = self.lstm(embedded)
           return hidden[-1]  # 取最后时间步的隐状态
   

第三步：相似度计算模块

1. 向量距离度量方法

   • 余弦相似度：cos(u,v) = u·v / (||u||·||v||)
   • 曼哈顿距离：L1_distance = ||u - v||₁
   • 欧氏距离：L2_distance = ||u - v||₂

2. 相似度层实现

   class SimilarityLayer(nn.Module):
       def __init__(self, method='cosine'):
           self.method = method
   
       def forward(self, vec1, vec2):
           if self.method == 'cosine':
               return F.cosine_similarity(vec1, vec2)
           elif self.method == 'manhattan':
               return torch.exp(-torch.norm(vec1 - vec2, p=1, dim=1))
   

第四步：损失函数设计

1. 对比损失（Contrastive Loss）

   • 公式：L = (1-Y)×½×d² + Y×½×max(0, margin-d)²
   • 其中Y=1表示不相似样本对，Y=0表示相似样本对
   • margin是超参数，定义不相似样本对的最小距离

2. 三元组损失（Triplet Loss）

   • 需要锚点样本、正样本、负样本
   • L = max(0, d(anchor,positive) - d(anchor,negative) + margin)

第五步：训练流程细节

1. 数据准备

   • 构建文本对数据集，标注相似度（0/1或连续分数）
   • 示例数据格式：[text1, text2, similarity_label]

2. 训练循环

   for batch in dataloader:
       text1, text2, labels = batch
       vec1 = encoder(text1)  # 通过共享编码器
       vec2 = encoder(text2)  
       similarities = similarity_layer(vec1, vec2)
       loss = contrastive_loss(similarities, labels)
       loss.backward()
       optimizer.step()
   

第六步：推理阶段优化

1. 批量相似度计算

   • 预先计算所有文本的向量表示并建立索引
   • 使用近似最近邻搜索（如FAISS）加速大规模检索

2. 阈值调优

   • 在验证集上调整相似度阈值，平衡精确率与召回率
   • 使用ROC曲线确定最佳分类阈值

第七步：实际应用考虑

1. 处理长度差异

   • 对长文本使用分层编码或注意力池化
   • 添加长度归一化策略

2. 领域适应

   • 在特定领域数据上继续预训练编码器
   • 使用领域特定的词汇表扩展

这个算法通过共享参数的对称结构，有效捕捉文本间的语义关系，既保证了计算效率，又提高了相似度计算的准确性。