深度学习学习笔记——Word2vec与Doc2vec句对匹配研究方法

在自然语言处理领域，句子对匹配（Sentence Pair Matching）属于一种高频出现的问题类型。所谓“句子对匹配”，即在给定两个句子S1与S2的前提下，判断二者之间是否存在特定关系。若对该问题进行形式化描述，其定义可被理解为以下内容：

其核心含义在于，针对输入的两个句子对，通过学习一种映射函数进行转换，最终输出结果应为任务分类标签集合中的某一特定类别。

以Paraphrase任务为例，该任务旨在判定两个句子是否具有相同的语义，因此其对应的分类标签集合仅包含“等价”与“不等价”两个选项。除此之外，还有诸多其他任务也属于句子对匹配的范畴，例如问答系统中的相似问题识别以及答案选择等场景。

鉴于本文主要聚焦于Word2vec与Doc2vec的应用，并采用无监督方式实现句子对匹配，因此此处所指的映射函数F实质上即为计算两个句子之间cosin相似度的操作过程。

cosin相似度的计算