知识复习（1）

时间：2019-10-05 20:42:27 阅读：109 评论：0 收藏：0 [点我收藏+]

标签：mit 求和 hot 处理改进相关性 sid 三维技术

from 10.5-10.7

1. tf-idf

词频 * 逆文档频率

词频为给定词在该词所在文档中出现的频率（该词在文件中的出现次数 / 该文件中所有词出现次数之和）；对词数进行归一化，以防止它偏向长的文件。

逆向文件频率是一个词普遍重要性的度量。某一特定词的IDF，可以由总文件数目除以包含该词文件的数目，再将得到的商取以10为底的对数得到。

优点：计算简单；缺点：无法度量词语间的相似性；

利用tf-idf计算相似度的方法：bm25。主要思想是计算一个query里面所有词和文档的相关度，然后在把分数做累加操作，而每个词的相关度分数主要还是受到tf/idf的影响。

2. dssm向量

计算文本语义相似度。通过搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的点击曝光日志，用 DNN 把 Query 和 Title 表达为低维语义向量，并通过 cosine 来计算两个语义向量的距离，最终训练出语义相似度模型。该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度，又可以获得某句子的低维语义向量表达。

分为三层结构：输入层、表示层、匹配层。结构图如下：

技术图片

输入层做的事情是把句子映射到一个向量空间里并输入到 DNN 中。英文和中文的处理方式有很大不同。英文的可以使用letter-trigram，并做成词袋的形式；中文采用单字作为最小的切分单位，因为常用的单字只有1.5万维左右，而双字则是百万级别。这两种都是类似于onehot的形式——词袋（表示层做的这件事）。结构图细节如下，相关性的衡量和匹配层是利用softmax实现：

技术图片

语义相似性可以用cosine来表示：

通过softmax 函数可以把Query 与正样本 Doc 的语义相似性转化为一个后验概率：

其中γ为softmax的平滑因子。在训练阶段，通过极大似然估计，我们最小化损失函数：

通过反向传播、随机梯度下降，更新各网络层的参数。

优点：

①用字向量作为输入可减少分词的依赖，提升模型的泛化能力；

②传统的输入层是用 Embedding 的方式（如 Word2Vec 的词向量）或者主题模型的方式（如 LDA 的主题向量）来直接做词的映射，再把各个词的向量累加或者拼接起来；由于 Word2Vec 和 LDA 都是无监督的训练，这样会给整个模型引入误差。而DSSM 采用统一的有监督训练，不需要在中间过程做无监督模型的映射，因此精准度会比较高。

缺点：

①DSSM 采用词袋模型（BOW），因此丧失了语序信息和上下文信息。

②DSSM 采用弱监督、端到端的模型，预测结果不可控。

改进：

CNN-DSSM（主要为了提取上下文特征，但对间隔较远的上下文信息无法提取，所以出现了LSTM-DSSM）和LSTM-DSSM

3. 关于卷积核的计算：

https://www.cnblogs.com/missidiot/p/9450804.html

https://www.cnblogs.com/lyyang/p/7944019.html

简单理解：

有几个卷积核，最后会输出多少个feature map。

二维输出（经过一个二维filter）：

OutDim = (Height − Filter + 2Padding )/Stride+1