DSSM详解

本文是我的匹配模型合集的其中一期，如果你想了解更多的匹配模型，欢迎参阅我的另一篇博文匹配模型合集

所有的模型均采用tensorflow进行了实现，欢迎start，代码地址

简介

DSSM是2013年提出来的模型论文地址，主要应用场景为query与doc的匹配，在这之前，用的更多的还是一些传统的机器学习算法，例如LSA，BM25等。DSSM也算是深度学习在文本匹配领域中的一个先驱者，接下来我们会先从其结构开始讲起，并简单介绍下其变体。

结构

先来看其结构，我把DSSM分成了三个部分，embedding层对应图中的Term Vector，Word Hashing，特征提取层对应图中的，Multi-layer，Semantic feature，Cosine similarity，还有输出层Softmax，我们针对这三部分分别讲解。

embedding层

这里我把图中的Term Vector和Word Hashing都归在了embedding层，Term Vector是文本转向量后的值，论文中作者采用的是bag-of-words即词袋模型，我的代码中会采用one-hot的形式。然后是Word Hashing层，英文主流文本转vector的方式更多是采用embedding，但是该方法有一个致命的问题就是会出现OOV的问题，而作者提出了一种word hasing的方法，该方法一方面能降低输入数据的维度，其次也能保证不出现OOV的问题，接下来我们详细看下其原理。

word hashing

这里以good这个单词为例，分为三个步骤

在英文中，因为只有26个字母，加上临界符是27个符号，3个字母的组合是有限的，即$A_{27}^3=17550$种可能，因此也就不会出现OOV的问题。

对于discriminative，discriminate，discrimination 三个单词的意思很像，他们的Word Hashing中也有大部分是相同的。这样两个不同的单词也有可能具有相同的tri-grams，针对这个问题论文中做了统计，这个冲突的概率非常的低，500K个word可以降到30k维，冲突的概率为0.0044%。

可见该方法对于英文来说是有效可行的，但是并不适合中文，在我的代码中，会采用字向量的形式，词典包含了大部分的中文，能有效降低oov的可能性。

特征提取层

接下来的结构就很简单了，三个全连接层,激活函数采用的是tanh，把维度降低到128，然后把两个序列的Semantic feature进行了余弦相似度计算，这里给一下前向传播的公式。

输出层

输出层也很简单，一个softmax，因为是计算相似度所以可以看成是二分类，细节不再赘述。

变体

随着深度学习的发展，CNN、LSTM被提出，这些特诊提取的结构也被应用到了DSSM中，其主要的区别就在于把特征提取层的全连接结构换成了CNN或者LSTM，在我的代码中只提供了普通版本的DSSM，而对于CNN或者说LSTM这些结构，在我的其他匹配模型中有用到，感兴趣的小伙伴也可以参阅我的其他匹配模型。

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