simnet

使用SimNet完成文本匹配任务

短文本语义匹配(SimilarityNet, SimNet)是一个计算短文本相似度的框架，可以根据用户输入的两个文本，计算出相似度得分。 SimNet框架在百度各产品上广泛应用，主要包括BOW、CNN、RNN、MMDNN等核心网络结构形式，提供语义相似度计算训练和预测框架， 适用于信息检索、新闻推荐、智能客服等多个应用场景，帮助企业解决语义匹配问题。 可通过AI开放平台-短文本相似度线上体验。

模型简介

本项目通过调用Seq2Vec中内置的模型进行序列建模，完成句子的向量表示。包含最简单的词袋模型和一系列经典的RNN类模型。

模型	模型介绍
BOW（Bag Of Words）	非序列模型，将句子表示为其所包含词的向量的加和
CNN	序列模型，使用卷积操作，提取局部区域地特征
GRU（Gated Recurrent Unit）	序列模型，能够较好地解决序列文本中长距离依赖的问题
LSTM（Long Short Term Memory）	序列模型，能够较好地解决序列文本中长距离依赖的问题

模型	dev acc	test acc
BoW	0.7290	0.75232
CNN	0.7042	0.73760
GRU	0.7781	0.77808
LSTM	0.73760	0.77320

快速开始

代码结构说明

以下是本项目主要代码结构及说明：

simnet/
├── model.py # 模型组网
├── predict.py # 模型预测
├── utils.py # 数据处理工具
├── train.py # 训练模型主程序入口，包括训练、评估
└── README.md # 文档说明

数据准备

使用PaddleNLP内置数据集

from paddlenlp.datasets import load_dataset

train_ds, dev_ds, test_ds = load_dataset("lcqmc", splits=["train", "dev", "test"])

部分样例数据如下：

query title label
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模型训练

在模型训练之前，需要先下载词汇表文件simnet_vocab.txt，用于构造词-id映射关系。

wget https://bj.bcebos.com/paddlenlp/data/simnet_vocab.txt

NOTE: 词表的选择和实际应用数据相关，需根据实际数据选择词表。

我们以中文文本匹配数据集LCQMC为示例数据集，可以运行下面的命令，在训练集（train.tsv）上进行模型训练，并在开发集（dev.tsv）验证

CPU启动：

python train.py --vocab_path='./simnet_vocab.txt' \
   --device=cpu \
   --network=lstm \
   --lr=5e-4 \
   --batch_size=64 \
   --epochs=5 \
   --save_dir='./checkpoints'

GPU启动：

unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" train.py --vocab_path='./simnet_vocab.txt' \
   --device=gpu \
   --network=lstm \
   --lr=5e-4 \
   --batch_size=64 \
   --epochs=5 \
   --save_dir='./checkpoints'

以上参数表示：

• vocab_path: 词汇表文件路径。
• device: 选用什么设备进行训练，可选cpu或gpu。如使用gpu训练则参数gpus指定GPU卡号。
• network: 模型网络名称，默认为lstm， 可更换为lstm, gru, rnn，bow，cnn等。
• lr: 学习率， 默认为5e-4。
• batch_size: 运行一个batch大小，默认为64。
• epochs: 训练轮次，默认为5。
• save_dir: 训练保存模型的文件路径。
• init_from_ckpt: 恢复模型训练的断点路径。

程序运行时将会自动进行训练，评估，测试。同时训练过程中会自动保存模型在指定的save_dir中。 如：

checkpoints/
├── 0.pdopt
├── 0.pdparams
├── 1.pdopt
├── 1.pdparams
├── ...
└── final.pdparams

NOTE: 如需恢复模型训练，则init_from_ckpt只需指定到文件名即可，不需要添加文件尾缀。如--init_from_ckpt=checkpoints/0即可，程序会自动加载模型参数checkpoints/0.pdparams，也会自动加载优化器状态checkpoints/0.pdopt。

模型预测

启动预测

CPU启动：

python predict.py --vocab_path='./simnet_vocab.txt' \
   --device=cpu \
   --network=lstm \
   --params_path=checkpoints/final.pdparams

GPU启动：

CUDA_VISIBLE_DEVICES=0 python predict.py --vocab_path='./simnet_vocab.txt' \
   --device=gpu \
   --network=lstm \
   --params_path='./checkpoints/final.pdparams'

将待预测数据分词完毕后，如以下示例：

世界上什么东西最小   世界上什么东西最小？
光眼睛大就好看吗  眼睛好看吗？
小蝌蚪找妈妈怎么样   小蝌蚪找妈妈是谁画的

处理成模型所需的Tensor，如可以直接调用preprocess_prediction_data函数既可处理完毕。之后传入predict函数即可输出预测结果。

如

Data: ['世界上什么东西最小', '世界上什么东西最小？']      Label: similar
Data: ['光眼睛大就好看吗', '眼睛好看吗？']      Label: dissimilar
Data: ['小蝌蚪找妈妈怎么样', '小蝌蚪找妈妈是谁画的']      Label: dissimilar