文本匹配任务：对偶式（Dualistic/Dual-View）模型结构和交互式（Interactive）模型结构

文本匹配任务旨在确定两段文本（如句子、段落或文档）之间的语义相似度或相关性。在深度学习方法中，有两种常见的模型结构被广泛应用于文本匹配任务：对偶式（Dualistic/Dual-View）模型结构和交互式（Interactive）模型结构。这两种结构各有特点，适用于不同场景和需求。以下是它们的详细介绍：

对偶式（Dualistic/Dual-View）模型结构

定义与原理： 对偶式模型结构，又称为双视图模型，是一种基于表示学习的文本匹配框架。它将待匹配的两段文本视为独立的对象，分别通过两个相似但通常是独立的神经网络编码器（有时也称为孪生网络或Siamese网络）来生成各自的固定长度的向量表示。每个编码器可以是循环神经网络（RNN）、卷积神经网络（CNN）、Transformer等深度学习架构。

流程：

1. 独立编码：每段文本经过各自的编码器处理，生成各自的向量表示（嵌入向量）。
2. 相似度计算：将得到的两段文本的向量表示直接进行比较，通常采用点积、余弦相似度、欧氏距离等度量方式计算它们之间的相似度得分。
3. 匹配决策：基于相似度得分判断两段文本的语义相关性。在二分类任务中，可能会设置一个阈值来决定是否匹配；在回归任务中，得分直接反映了匹配程度。

特点：

• 独立性：两段文本的编码过程相互独立，不受对方影响。
• 简洁高效：模型结构相对简单，计算效率较高，尤其适合大规模数据集上的在线匹配。
• 全局表征：侧重于学习文本的整体语义，但可能忽视局部细节和文本之间的细微交互。

交互式模型结构

定义与原理： 交互式模型结构强调两段