Text Pair

NLP中有不少任务涉及比较两段文本的关系，比如词义相似度、语义相似度、字面相似度、文本蕴含、信息检索、FAQ问答等。在不断的学习、探索和实践过程中，尽力尝试把有有关两段文本关系的一些功能实现出来，方便后续的使用。

基本框架与流程

初步设计的流程包含以下四个部分：

1. 预处理
2. NLP分析
3. NLU
4. 关系模型

预处理

预处理主要负责对原始文本进行一些诸如繁简转化、数字转文本一类的处理，输入是原始文本，输出是处理过的文本。

NLP分析

对与处理过的文本进行词法、语法相关的分析。输入是预处理过的文本，输出是NLP分析的结果，比如分词，POS，语法树等。

NLU

基于NLP分析的结果进行自然语言理解，其实就是向量化或者特征提取

关系模型

基于NLP分析的结果或者向量化的结果，预测两段文本之间的关系。

目前进展

1. 文本预处理的模块：保留中英文和数字，字符小写，繁体变简体，详见 textpair/single/common.py中的TextNormalizer

2. 分词模块

   1. 对jieba进行了封装
   2. 支持加载用户词表、停用词表和同义词表
   3. 支持在jieba分词的结果上进行同义词转换

3. 支持的模型

   1. 基于预训练的中文bert模型+余弦相似度实现了简单的中文语义相似度比较，demo请参见
      1. 不做预处理：notebooks/bert_sim_test_[single | pair].ipynb
      2. 预处理版本：notebooks/bert_sim_2_test_single.ipynb
   2. 对百度预训练的语义相似度模型进行了封装，demo请参见 notebooks/paddle_sim_test.ipynb
   3. 基于bert编码器 + 全连接层构建的siamese network进行语义相似度比较
      1. 这是一种表示型的语义相似度模型，不同于bert官方提供的交互式的相似度模型
      2. 该模型是基于0.6.2版本的pytorch_bert_pretrained经过fine tune得到的
      3. 模型安装及使用参考我的另外一个仓库 bert_fine_tune

   预训练的模型： 预训练的模型可以从该 链接 处下载，提取码：xcqr。下载后，把压缩包内的data文件夹解压到当前目录即可。

4. 文本相似度 web demo，在项目根目录下运行 python run.py，在浏览器访问 http://127.0.0.1:5000

5. 语义相似度接口 /sim，目前使用POST方法调用

   1. request header：Content-Type：application/json
   2. request body, 示例如下

      {
          "text1": "大家好才是真的好",
          "text2": "新闻联播每天播放",
          "model": "paddle_bow" # 目前支持 simple_bert、paddle_bow和ft_bert，默认为 simple_bert
      }
      

   3. response, 示例如下：

      {
          "model": "paddle_bow",
          "msg": "successful",
          "score": 0.6761486232280731,
          "status": 0,
          "words1": [
              "大家",
              "好",
              "才",
              "是",
              "真的",
              "好"
          ],
          "words2": [
              "新闻联播",
              "每天",
              "播放"
          ]
      }