本文是一篇软件工程硕士论文，本文通过对基于深度学习的文本匹配展开研究，提出了三种基于深度学习的文本匹配方法。
第一章 绪论
1.1 研究背景及意义
近年来互联网技术飞速发展，各种应用软件和可穿戴设备应运而生，给人们的生产生活带来了极大的便利。2024年3月中国互联网络信息中心(CNNIC)发布了第54次《中国互联网络发展状况统计报告》[1]。报告显示截至2023年12月，我国网民规模达10.92亿人，同比增长2480万人。互联网普及率达77.5%，同比提升1.9个百分点。手机网民规模达10.91亿人，较上年同期增长2562万人。我国农村网民规模达3.26亿人，占网民整体的29.8%；城镇网民规模达7.66亿人，占网民整体的70.2%。由于互联网中信息的传递绝大多数以文本作为载体，如社交软件的聊天记录、电商平台的用户客服问答、博客的评论等，大量的文本数据应运而生。为了从海量的文本数据中提取有效信息，提出了多种基于计算机的自动抽取和挖掘技术，如信息检索[2]、问答系统[3]、机器翻译[4]、自然语言推理[5]等，文本匹配则是其中的核心技术之一。
文本匹配是自然语言处理的基础任务，本质上可以归结为给定两个文本，判定两个文本间的关系。按照文本长度的不同，可以分为短文本匹配、长文本匹配和跨长度匹配。短文本通常指长度较短、语境有限的文本，例如单词、短语或句子。长文本通常包含多个句子、段落，甚至整篇文档，如新闻文章、博客、学术论文等。在自然语言推理任务中，文本匹配用于判断前提(Premise)与假设(Hypothesis)是否构成蕴含、矛盾或无关。在信息检索任务中，文本匹配用于计算用户查询与文档之间的相关性，以提供最相关的搜索结果。在问答系统中，系统通过文本匹配技术将用户问题与已有的问答数据库或知识库中的问题和答案进行比对，从中找到最符合用户问题的回答。在机器翻译中，文本匹配还可以用于句子对齐任务，将相似的句子进行对比，保证翻译结果与源文本的一致性。因此，准确获取文本间的关系是一项重要的研究。
1.2 国内外研究现状
文本匹配方法涵盖了多种不同的技术和策略，每种方法都有其独特的应用场景和优势。这些方法可以大致分为以下几类：传统文本匹配方法、基于循环神经网络的文本匹配方法、基于语义交互的文本匹配方法、基于图结构的文本匹配方法、基于预训练语言模型的文本匹配方法。
1.2.1 传统文本匹配
传统文本匹配方法包含基于字符串的方法和基于语料库的方法。基于字符串的方法通常通过比较文本中的字符或字符串相似度进行匹配，适用于简单直接的文本比较任务。而基于语料库的方法则依赖大规模语料库来提取文本间的相似性和关系，并通过统计和概率模型实现匹配。
(1) 基于字符串的匹配方法
字符串相似度度量是文本分析中的一个重要工具，可用于衡量两个文本字符串的相似程度，从而支持字符串匹配和比较。在这些度量方法中，余弦相似度因其简单且有效而广受欢迎。余弦相似度度量通过计算向量之间夹角的余弦值来衡量两个文本之间的相似性，这包括计算两个向量的点积，计算各自向量的模(即长度)，并将点积除以模的乘积，结果就是夹角的余弦值[6]，即相似性得分。此外，研究人员还提出了一些余弦相似度的变体或改进形式，以满足不同场景下的特定需求。这些变体包括加权余弦相似度[7]和软余弦相似度[8]等。加权余弦相似度允许为每个特征维度赋予不同的权重，以反映不同特征的重要性；软余弦相似度通过引入非线性变换来降低高频词在文本相似度计算中的权重。此外，根据基本划分单位，基于字符串的匹配方法可以分为两类：基于字符的匹配和基于短语的匹配。
第二章 相关理论与技术
2.1 文本预处理
文本预处理是将原始文本数据转换为符合模型输入要求的格式的过程。在自然语言处理(NLP)中，原始文本往往包含大量噪声，这些噪声可能会干扰模型的学习过程，因此文本预处理是一个基本且关键的步骤，直接影响到模型的质量和性能。文本预处理涉及多个环节，主要包括数据清洗、文本标准化、分词、去停止词、词性标注，具体实现步骤如图2-1所示：
(1) 数据清洗
原始文本中包含如标点符号、HTML标记、拼写错误、语法错误等噪声，这些内容通常不携带有用的语义信息，且可能导致模型将其误认为是重要的特征。清理这些字符可以减少模型的噪声输入。
(2) 文本标准化
文本标准化旨在将输入文本转换为一致的、简化的形式，以便模型能够更高效地处理数据。英文的标准化包含大小写转换、词干提取、词形还原。大小写转换将“Apple”和“APPLE”转换为“apple”，英文区分大小写，然而模型通常对大小写不敏感，所有文本一般会被转换为小写，除非特定任务要求保留。词干提取根据规则将不同形式的单词还原为相同的词干，例如，“running”和“runs”都会被转换为"run"。词形还原基于词典将单词恢复为其基础形式，与词干提取不同，词形还原会考虑词性，能够更准确的处理词语的变化。中文文本标准化较为简单，通常只需要将繁体转换为简体，消除字符的差异。
2.2 词嵌入表示
计算机无法直接理解人类的语言，因此对于自然语言处理任务，首先需要做的就是将自然语言数字化，将字符用数值进行表示，以便于计算机的计算。文本的词嵌入表示方法主要有离散式词嵌入表示和分布式词嵌入表示。离散式词嵌入表示是基于词典而构建的文本向量化表示技术，但是很容易出现维度灾难、语义鸿沟、无法保证词序信息等问题，如one-hot[35]和词袋模型[36]。分布式表示词嵌入技术基于向量空间模型，将词表示为低维的、稠密的向量，能够捕捉词与词之间的相似性和语义关系。每个词通过上下文信息被嵌入到一个连续的向量空间中，具有更好的泛化能力。下面将对分布式表示词嵌入技术中的Word2Vec[37]、Glove[38]、FastText[39]和ELMO[40]做详细介绍。
2.2.1 Word2Vec
Word2Vec由Google于2013年提出，由CBOW和Skip-Gram两种训练方法组成，两者都旨在通过上下文信息学习词语的低维稠密向量表示，捕捉词语之间的语义关系，并且都使用浅层神经网络进行训练，两者差异主要体现在训练方式。CBOW和Word2Vec的模型结构如图2-2所示，如下为二者的详细介绍：
Skip-Gram通过目标词来预测上下文词，目标词会输出中心词的上下文的每一个词的概率，通过最大化上下文词的概率训练隐藏层参数。与CBOW相比，Skip-Gram能够很好地处理低频词，因为即使词语不常出现，只要上下文有足够的信息，模型仍然能够学习到该词的向量。由于每个目标词都要预测多个上下文词，计算开销较大。与CBOW相比，Skip-gram需要更长的训练时间。
第三章 基于增强交叉注意力的文本匹配模型 ..................... 19
3.1 引言 ........................... 19
3.2 模型结构 ........................ 20
第四章 基于多级对比和多粒度交互的文本匹配模型 ........................ 31
4.1 引言 .......................... 31
4.2 模型结构 ................................ 31
第五章 基于句级去噪和对抗训练的中文长文本匹配模型 ................ 43
5.1 引言 ................................. 43
5.2 模型结构 .................................. 43
第五章 基于句级去噪和对抗训练的中文长文本匹配模型
5.1 引言
文本匹配是许多自然语言应用中的一个基本问题，如社区问题回答、信息检索和对话系统，许多深度文本匹配模型已经被提出并在短文本匹配中获得了良好的性能。短文本由于长度较短，几乎每个词对于匹配结果都有一定的重要性，且句子组成比较规范，可以轻易地找到句子间的对齐方式，方便建模获取交互特征。同时由于绝大多数文本长度有限，对于一些长度过长的文本采取截断处理，也不会影响模型的最终效果。
然而，这类模型并不能很好地应用于长文本匹配任务。首先，长文本通常包含多个句子或段落，且文本中包含多个独立的主题，基于RNN、LSTM的序列建模方法难以把握长文本中的语义转变。其次，长文本篇幅较大结构复杂，文本中包含了大量的噪声信息，有价值的细粒度匹配信息在大量的句子和段落中被稀释，现有模型很难识别出来。此外，由于模型会不加区分的对每个单词进行充分的交互，序列长度越长，交互时消耗的计算资源越多。
截断法对长文本做截断处理来适应模型的输入要求，例如BERT只接受输入长度小于512的文本序列，对于评论、标题等短文本512的序列长度基本足够，但长文本往往会出现序列长度超过限制的情况。由于文本中有效信息往往分布于开头和结尾，截断法截取文本头部或尾部以满足模型序列长度输入要求，然而暴力截取会丢失文本中的关键信息。
第六章 总结与展望
6.1 总结
文本匹配是自然语言处理的基础任务，在信息检索、问答系统和智能问答中发挥着重要作用。近年来，深度学习发展迅猛，chatgpt之类的大模型及其应用层出不穷，给人们的生活带来了极大的便利。将深度学习用于文本匹配任务中，模型性能也得到了巨大提升，远远超过传统的文本匹配方法。本文通过对基于深度学习的文本匹配展开研究，提出了三种基于深度学习的文本匹配方法，主要内容如下：
(1) 提出了一种基于增强交叉注意力的文本匹配方法TMECA。通过自注意力提取上下文信息及对序列表示做平均获取全局信息，并送入交叉注意力机制中，使得词级交互过程中充分考虑上下文及全局信息。随后，设计门控融合模块
