表示型文本匹配和交互式文本匹配

在自然语言处理（NLP）的文本匹配任务中，表示型文本匹配（Representation-based Text Matching） 和 交互式文本匹配（Interaction-based Text Matching） 是两种核心技术范式，二者的核心差异在于对文本语义的建模方式 —— 前者先独立学习文本的全局语义表示，再计算匹配度；后者则通过细粒度的 token 级交互直接捕捉文本间的关联。下面从定义、核心思想、技术路径、优缺点及应用场景等维度展开详细对比分析。

一、核心定义与本质区别

首先明确两种范式的本质差异，这是理解后续内容的基础：

维度	表示型文本匹配（Representation-based）	交互式文本匹配（Interaction-based）
核心思想	先 “分别编码”，再 “比较匹配”：独立学习两个文本的全局语义向量，再通过向量相似度计算匹配度。	先 “交互对齐”，再 “聚合匹配”：直接对两个文本的 token（如字、词、子词）进行细粒度交互，捕捉局部关联后聚合为匹配结果。
语义建模粒度	全局级：关注文本整体语义，忽略局部细节（如个别关键词的错位、歧义）。	局部级（token 级）：关注文本内部的细粒度关联（如 “苹果手机” 与 “iPhone” 的对应、“不喜欢” 与 “讨厌” 的否定对齐）。
数据依赖	对标注数据需求量较低（可通过无监督 / 自监督预训练学习通用表示）。	对标注数据需求量较高（需依赖任务特定标注学习有效交互模式）。

二、表示型文本匹配（Representation-based）

1. 技术路径与典型模型

表示型匹配的流程可拆解为 “文本编码→向量匹配” 两步，核心是 “编码模块” 的设计：

1. 第一步：文本编码（独立编码两个文本）
   编码模块的目标是将变长文本（如句子 A、句子 B）转化为固定维度的稠密向量（即 “表示向量”），且向量需蕴含文本的全局语义。典型编码模型分为两类：

   • 传统统计模型：基于手工特征或浅层神经网络，如：
     • TF-IDF/Word2Vec/GloVe：将文本中所有词的向量取平均 / 求和，得到文本的 “词袋级表示”（忽略语序）；
     • CNN（卷积神经网络）：通过卷积核提取文本的 n-gram 局部特征，再通过池化（如 max-pooling）得到全局表示（捕捉局部短语，但语序建