长文本和短文本区分_文本匹配有哪些方法？怎么应用？

文本匹配是自然语言处理中的一个重要问题，它一个很宽泛的概念，通常研究两段文本之间关系的问题都可以看做是文本匹配。但是在不同场景下，匹配的定义可能差别很大，因此文本匹配并不是一个独立的研究方向，不过很多问题可以抽象成文本匹配问题。

01常用方法

深度学习广泛应用之前，传统文本匹配任务基本采用特征提取的方式，这种方法可解释性好，但需要依赖人工进行特征选择和尝试，泛化能力一般。自从深度学习开始被广泛应用，文本匹配也得到了很好的发展，可以大致分为以下几个主要方向：

1. 单语义模型，通过神经网络给两个句子分别编码，然后计算句子之间的相似度，最经典的代表是2013年微软提出的DSSM[1]。
2. 多语义模型，改善了单语义模型单一粒度的问题，将整个文本分为不同级别的表达方式，例如词、短语、句子，也会考虑到句子的局部结构[2]，编码表达信息比单语义模型更加丰富。
3. 匹配矩阵模型，借用了图像的矩阵表示方式[3]，将文本匹配的交互方式定义为匹配矩阵，因此可将匹配精细到两两词，甚至两两字母之间。
4. 句子交互模型，主要包括表征层和交互层，应用注意力（attention）机制来挖掘句子内和句子间内容的联系，从而得到更好的效果[4]。

02行业应用

有很多真实场景都应用到了文本匹配问题，例如搜索引擎、智能问答、知识检索、对话系统等等，这些场景都需要面临一个问题，从大量的数据库中，选取与用户输入内容最匹配的文本。根据文本长度不同，可以讲语义匹配分为三类：

1.短文本-短文本匹配；

2.短文本-长文本匹配；

3.长文本-长文本匹配。

第一类短文本-短文本匹配在工业界应用场景广泛，例如网页搜索（比如同款商品搜索），需要计算用户查询和网页标题的匹配程度，从而进行页面召回和排序。

第二类短文本-长文本匹配是大家平时生活中接触最多的一类应用，比如搜索引擎、智能问答、知识检索，需要计算用户输入与整个页面文本内容之间的相似度。

第三类长文本-长文本匹配在推荐系统中经常用到，比如新闻推荐，通过抽象整个长文本内容信息，来识别同领域或同事件的相似文本。

03 行业应用实例

下面我们以智能客服的例子，讲解一下文本匹配技术的应用环节。智能客服的一般流程包括：

1）对请求解析理解并补全；

2）召回FAQ库中的相关问题；

3）问题排序并返回给客户；

4）反馈系统记录用户点击行为进行模型更新。

其中第二步“召回FAQ库中的相关问题”则是整个流程中的关键，衡量用户请求与FAQ库中问题的相似度需要对其语义进行深度解析，同样的问题可能表达方式千差万别，如何降低用户表达与FAQ库中数据表达方式之间的差别则显得尤为关键，也是文本匹配中的难题。

References:

[1] Huang, Po-Sen, et al. "Learning deep structured semantic models for web search using clickthrough data.", CIKM 2013；

[2] Yin, Wenpeng, and Hinrich Schütze. "Multigrancnn: An architecture for general matching of text chunks on multiple levels of granularity.", ACL 2015；

[3] Pang, Liang, et al. "Text matching as image recognition.", AAAI 2016；

[4] Kim, Seonhoon, Inho Kang, and Nojun Kwak. "Semantic sentence matching with densely-connected recurrent and co-attentive information.", AAAI 2019。