文本相似度，文本匹配模型歸納(附代碼)
向AI轉型的程序員都關注了這個號??????
人工智能大數據與深度學習 ?公眾號：datayx
本文將會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，分別進行測試，代碼均采用tensorflow進行實現，每個模型均會有理論講解與代碼實現。
項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
數據集為QA_corpus，訓練數據10w條，驗證集和測試集均為1w條
其中對應模型文件夾下的args.py文件是超參數
訓練：?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(訓練過程中不進行更新)和 動態(tài)詞向量(訓練過程中更新詞向量)，所有不同形式的輸入均以封裝好，調用方法如下
靜態(tài)詞向量，請執(zhí)行?python word2vec_gensim.py，該版本是采用gensim來訓練詞向量
動態(tài)詞向量，請執(zhí)行?python word2vec.py，該版本是采用tensorflow來訓練詞向量，訓練完成后會保存embedding矩陣、詞典和詞向量在二維矩陣的相對位置的圖片， 如果非win10環(huán)境，由于字體的原因圖片可能保存失敗
測試集結果對比：
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