问题句子相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义。
今年和去年前后相继出现了多个关于句子相似度判定的比赛，即得定两个句子，用算法判断是否表示了相同的语义或者意思。
其中第4、5这个2个比赛数据集格式比较像，请见 sent_match,，2、3 的数据集格式比较像，本仓库基于2、3数据集做实验
下面是比赛的列表：
The goal of this competition is to predict which of the provided pairs of questions contain two questions with the same meaning.
数据集未经过脱敏处理,用真实的英文单词标识
问题相似度计算，即给定客服里用户描述的两句话，用算法来判断是否表示了相同的语义。
数据集未经过脱敏处理 示例：
- “花呗如何还款” --“花呗怎么还款”：同义问句
- “花呗如何还款” -- “我怎么还我的花被呢”：同义问句
- “花呗分期后逾期了如何还款”-- “花呗分期后逾期了哪里还款”：非同义问句 对于例子a，比较简单的方法就可以判定同义；对于例子b，包含了错别字、同义词、词序变换等问题，两个句子乍一看并不类似，想正确判断比较有挑战；对于例子c，两句> 话很类似，仅仅有一处细微的差别 “如何”和“哪里”，就导致语义不一致。"""
与基于Quora的的的语义等价判别相同，本次评测任务的主要目标是针对中文的真实客服语料，进行问句意图匹配。集给定两个语句，要求判定两者意图是否相同或者相近。所有语料来自原始的银行领域智能客服日志，并经过了筛选和人工的意图匹配标注。
数据集经过脱敏处理 输入：一般几天能通过审核\ t一般审核通过要多久 输出：1
本次评测任务的主要目标是针对中文的真实患者健康咨询语料，进行问句意图匹配。给定两个语句，要求判定两者意图是否相同或者相近。所有语料来自互联网上患者真实> 的问题，并经过了筛选和人工的意图匹配标注。平安云将为报名的队伍提供GPU的训练环境。
数据集经过脱敏处理，问题由数字标示 训练集包含20000条左右标注好的数据（经过脱敏处理，包含标点符号），供参赛人员进行训练和测试。 测试集包含10000条左右无label的数据（经过脱敏处理，包含标点> 符号）。选手需要对测试集数据的label进行预测并提交。测试集数据作为AB榜的评测依据。
- 5 第三届魔镜杯大赛
智能客服聊天机器人场景中，待客户提出问题后，往往需要先计算客户提出问题与知识库问题的相似度，进而定位最相似问题，再对问题给出答案。本次比赛的题目便是问 > 题相似度算法设计。
数据集经过脱敏处理，问题由数字标示 为保护用户隐私并保证比赛的公平公正，所有原始文本信息都被编码成单字ID序列和词语ID序列。单字包含单个汉字、英文字母、标点及空格等；词语包含切词后的中> 文词语、英文单词、标点及空格等。单字ID和词语ID存在于两个不同的命名空间，即词语中的单字词或者标点，和单字中的相同字符及相同标点不一定有同一个ID。其> > 中，单字序列以L开头，词语序列以W开头。
MaLSTM’s architecture — Similar color means the weights are shared between the same-colored elements
- 词向量是基于字符级别的，在我印象里一般是字符级的效果比较好
- LSTM训练出来两个问题的语义向量，然后再给相似度函数
MaLSTM similarity function
def exponent_neg_manhattan_distance(sent_left, sent_right):
'''基于曼哈顿空间距离计算两个字符串语义空间表示相似度计算'''
return K.exp(-K.sum(K.abs(sent_left - sent_right), axis=1, keepdims=True))
我们仔细看下这个函数的输出是0-1，也就是我们预测概率
- 训练结果：
在ccks任务上：acc: 0.8372 - val_loss: 0.4316 - val_acc: 0.8047
在atec任务上：loss: 0.3302 - acc: 0.8570 - val_loss: 0.5244 - val_acc: 0.7702
