1、概述
在介绍深层次交互匹配方法之前，本文接着多语义匹配方法[1]介绍基于BERT模型实现文本匹配的方法。将其单独介绍主要因为BERT实现文本匹配操作方便且效果优秀，比较适用于工业应用场景。关于bert模型,Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. ()[2]在论文中有较为详细的介绍，官方代码可以在以下GitHub网址中找到：/google-research/bert[3]。
2、模型&实践
2.1 BERT模型介绍
BERT本质上是一个两段式的NLP模型。第一个阶段叫做：Pre-training，通过大规模无监督预料训练获得的模型，可以获取文本动态字符级语义embedding，简单地可以视为加强版的字符级word2vec。实际上由于bert预训练阶段在Masked LM之外的另一个pre-training任务就是Next Sentence Prediction，即成对句子构成的句子级问题，所以用BERT做文本匹配是有天然优势的。
第二个阶段叫做：Fine-tuning，利用预训练好的语言模型，完成具体的NLP下游任务，NLP下游任务下游任务多种多样，NLP在多种任务中当时都取得了SOTA的效果，其中之一就是文本匹配任务，只需要直接输入分割好的句子对就可以直接获取匹配结果。
当然除了直接使用bert的句对匹配之外，理论上还可以只用bert来对每个句子求embedding，之后再通过向Siamese Network这样的经典模式去求相似度也可以。但从实操来说是不可取的，使用bert获取embedding后再去接复杂的交互计算，整个模型会非常大，训练时耗也会很长，不适于工业常见。
2.2 文本匹配任务实践
实际BERT模型中的输入本身就是适应两段文本的,在常见的分类任务中，是令text_b=None,只输入了第一段文本，在文本匹配时正常输入text_a,text_b即可。
(1) 数据处理
输入数据格式：texta \t text_b \t label 。两个句子之间通过[SEP]分割，[CLS]的向量作为分类的输入，标签是两个句子是否相似，1表示正例，0表示负例。
(2)部分关键代码展示example结构设计文本对输入：文本对编码处理
text_a,text_b合起来的输入编码长度是你设置的max_length；
如果len(text_a)+len(text_b)>max_length,那么 在一对文本中，谁长就会截断谁。模型训练
增加一个processor name 如text_matching,在sh文件里面按照GitHub上面样式设置参数即可 :sh run_train.sh
(3)实践效果
由于bert预训练阶段任务之一就是Next Sentence Prediction，即成对句子构成的句子级问题，所以使用bert进行文本匹配任务可以非常轻易地达到很好的效果，一般工业级数据效果可以达到80%甚至超过,比一般非预训练匹配模型所需训练数据少，训练模型效果好。
工业上推荐使用，如需解决上线平响问题，可以考虑减少bert中transformer层数，distill一下/混合精度/量化压缩等手段压缩至较小的模式上线。
参考文献debuluoyi：文本匹配方法系列––多语义匹配模型
[2] Devlin, J., Chang, M. W., Lee, K., & Toutanova, K. (). Bert: Pre-training of deep bidirectional transformers for language understanding.arXiv preprint arXiv:1810.04805.
[3] bert模型官方代码及TensorFlow BERT模型下载地址：google-research/bert
【注:下一节为 文本匹配方法系列–– 深层次交互匹配方法，都是比较近的文章了】
