基于孪生神经网络（Siamese Neural Network）的文本语义相似度计算算法

题目描述

文本语义相似度计算的目标是衡量两个文本片段在语义上的接近程度，例如判断“今天天气很好”和“阳光明媚”是否表达相似含义。孪生神经网络通过共享权重的双塔结构分别处理两个输入文本，并计算其表示向量的相似度，广泛应用于问答系统、重复问题检测等场景。

解题过程详解

步骤1：问题建模与输入表示

1. 输入数据格式：

   • 训练数据为文本对 \((T_1, T_2)\) 和标签 \(y\)，其中 \(y=1\) 表示相似，\(y=0\) 表示不相似。
   • 例如：\(T_1=\)“如何学习编程”，\(T_2=\)“编程学习方法”，\(y=1\)。

2. 文本向量化：

   • 首先将文本转换为词嵌入序列（如Word2Vec、GloVe或BERT嵌入）。
   • 若使用静态词向量，每个词映射为\(d\)维向量，文本表示为词向量序列：

\[ T_1 = [e_{11}, e_{12}, ..., e_{1n}], \quad T_2 = [e_{21}, e_{22}, ..., e_{2m}] \]

步骤2：孪生网络的双塔结构

1. 共享编码器设计：
   • 两个文本输入共享同一编码器（如LSTM、CNN或Transformer），确保相同输入获得一致表示。
   • 编码器将变长文本映射为固定维度的向量：

\[ h_1 = \text{Encoder}(T_1), \quad h_2 = \text{Encoder}(T_2) \]

• 例如使用LSTM编码器时，取最后时刻的隐藏状态或对所有时刻隐藏状态求平均。

2. 权重共享的意义：
   • 避免对两个文本独立建模可能导致的偏差，确保相似文本的向量距离更近。

步骤3：相似度计算与损失函数

1. 向量距离度量：

   • 计算两个向量 \(h_1\) 和 \(h_2\) 的相似度，常用方法包括：
     • 余弦相似度：\(\text{sim}(h_1, h_2) = \frac{h_1 \cdot h_2}{\|h_1\| \|h_2\|}\)
     • 欧氏距离：\(d(h_1, h_2) = \|h_1 - h_2\|_2\)（需转换为相似度分数）
     • 曼哈顿距离：\(d(h_1, h_2) = \|h_1 - h_2\|_1\)

2. 损失函数选择：

   • 对比损失（Contrastive Loss）：

\[ L = y \cdot d(h_1, h_2)^2 + (1-y) \cdot \max(0, m - d(h_1, h_2))^2 \]

 其中 $m$ 为边界参数（margin），拉近相似样本距离，推开不相似样本。  

• 三元组损失（Triplet Loss）：
  • 输入为锚点文本 \(T_a\)、正例 \(T_p\)、负例 \(T_n\)，要求：

\[ d(T_a, T_p) + m < d(T_a, T_n) \]

• 交叉熵损失：将相似度分数通过Sigmoid转换为概率，用二分类交叉熵优化。

步骤4：训练与优化细节

1. 训练流程：

   • 批量采样文本对，前向传播得到向量表示。
   • 计算相似度及损失，反向传播更新共享编码器参数。

2. 关键技巧：

   • 难例挖掘：优先训练模型难以区分的样本对（如相似但标签为0的样本）。
   • 动态边界调整：根据训练进度逐渐缩小边界参数 \(m\)，提升模型精度。

步骤5：推理与应用

1. 预测阶段：
   • 输入待比较的文本对，通过编码器得到向量后计算余弦相似度。
   • 设定阈值（如0.8）判断是否相似：

\[ \text{相似} \quad \text{if} \quad \cos(h_1, h_2) \geq \theta \]

2. 实际应用示例：
   • 在客服系统中，用户问题“如何重置密码”与知识库问题“密码重置步骤”的相似度计算，若相似度高则直接返回答案。

总结

孪生网络通过共享编码器保证文本表示的公平性，结合对比学习思想优化向量空间分布，显著提升语义相似度计算的准确性。其双塔结构也适用于大规模检索场景，如预计算候选文本向量，快速匹配用户输入。