基于深度学习的文本相似度度量算法

### 基于深度学习的文本相似度度量算法 #### 深度学习在文本相似度中的应用 深度学习技术近年来被广泛应用于自然语言处理领域，尤其是在文本相似度计算方面。相比于传统的编辑距离和语义相似度方法[^1]，深度学习模型可以自动提取复杂的特征表示，并通过端到端的方式完成任务。 一种常见的做法是利用神经网络生成文本的分布式表示（即嵌入），并通过特定的距离度量函数比较这些表示之间的差异。例如，在某些研究中提到的方法表明，可以通过预训练的语言模型（如BERT、RoBERTa等）获取高质量的上下文感知嵌入[^3]。 #### 使用Siamese Network架构 双塔结构（Siamese Networks）是一种经典的用于解决文本匹配问题的深度学习框架。该模型由两个共享权重的子网络组成，分别接收一对输入文本并输出其对应的向量化表达形式。随后，这两个向量会被送入对比损失层或其他适合的目标函数下进行优化，从而得到最终的结果。 具体来说，如果采用LSTM作为编码器，则整个流程如下所示： ```python import tensorflow as tf from tensorflow.keras.layers import Input, LSTM, Dense, Lambda from tensorflow.keras.models import Model import numpy as np def euclidean_distance(vects): x, y = vects sum_square = tf.reduce_sum(tf.square(x - y), axis=1, keepdims=True) return tf.sqrt(tf.maximum(sum_square, tf.keras.backend.epsilon())) input_shape = (None,) # 取决于实际数据长度 left_input = Input(input_shape) right_input = Input(input_shape) # 共享的LSTM层 lstm_layer = LSTM(64) encoded_l = lstm_layer(left_input) encoded_r = lstm_layer(right_input) distance = Lambda(euclidean_distance)([encoded_l, encoded_r]) model = Model([left_input, right_input], distance) ``` 上述代码片段展示了如何构建一个简单的基于LSTM的Siamese Network实例[^2]。注意这里选择了欧几里得距离作为衡量标准之一；当然也可以替换为其他更合适的选项比如曼哈顿距离或者余弦相似度等等。 #### 利用Transformer类模型 除了RNN变体外，现代NLP任务更多倾向于依赖自注意力机制驱动的大规模预训练transformer模型来进行表征学习。这类模型不仅具备强大的泛化能力而且还能很好地保留原始序列的信息顺序关系。 以Hugging Face Transformers库为例，下面给出了一种可能的操作方案： ```python from transformers import BertTokenizer, BertModel import torch.nn.functional as F import torch tokenizer = BertTokenizer.from_pretrained('bert-base-uncased') model = BertModel.from_pretrained('bert-base-uncased') text_a = "This is a sentence." text_b = "Here's another one." tokens_a = tokenizer(text_a, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) tokens_b = tokenizer(text_b, return_tensors='pt', padding=True, truncation=True) with torch.no_grad(): outputs_a = model(**tokens_a)[0][:, 0, :] # CLS token representation outputs_b = model(**tokens_b)[0][:, 0, :] cos_sim = F.cosine_similarity(outputs_a, outputs_b).item() print(f"Cosine Similarity between texts: {cos_sim}") ``` 此脚本说明了怎样借助BertTokenizer以及相应的预训练好的BertModel快速获得两段文字间标准化后的余弦相似分数。 --- ###