Similarities

Similarities is a toolkit for Compute Similarity Score between texts.

相似度计算工具包，实现多种字面、语义匹配模型。

similarities实现了Word2Vec、RankBM25、BERT、Sentence-BERT、CoSENT等多种文本表征、文本相似度计算模型，并在文本语义匹配（相似度计算）任务上比较了各模型的效果。

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Feature

文本向量表示模型

• Word2Vec：通过腾讯AI Lab开源的大规模高质量中文词向量数据（800万中文词轻量版） (文件名：light_Tencent_AILab_ChineseEmbedding.bin 密码: tawe）实现词向量检索，本项目实现了句子（词向量求平均）的word2vec向量表示
• SBert(Sentence-BERT)：权衡性能和效率的句向量表示模型，训练时通过有监督训练上层分类函数，文本匹配预测时直接句子向量做余弦，本项目基于PyTorch复现了Sentence-BERT模型的训练和预测
• CoSENT(Cosine Sentence)：CoSENT模型提出了一种排序的损失函数，使训练过程更贴近预测，模型收敛速度和效果比Sentence-BERT更好，本项目基于PyTorch实现了CoSENT模型的训练和预测

文本相似度比较方法

• 余弦相似（Cosine Similarity）：两向量求余弦
• 点积（Dot Product）：两向量归一化后求内积
• 词移距离（Word Mover’s Distance）：词移距离使用两文本间的词向量，测量其中一文本中的单词在语义空间中移动到另一文本单词所需要的最短距离
• RankBM25：BM25的变种算法，对query和文档之间的相似度打分，得到docs的rank排序
• SemanticSearch：向量相似检索，使用Cosine Similarty + topk高效计算，比一对一暴力计算快一个数量级

Evaluate

文本匹配

• 英文匹配数据集的评测结果：

Arch	Backbone	Model Name	English-STS-B
GloVe	glove	Avg_word_embeddings_glove_6B_300d	61.77
BERT	bert-base-uncased	BERT-base-cls	20.29
BERT	bert-base-uncased	BERT-base-first_last_avg	59.04
BERT	bert-base-uncased	BERT-base-first_last_avg-whiten(NLI)	63.65
SBERT	sentence-transformers/bert-base-nli-mean-tokens	SBERT-base-nli-cls	73.65
SBERT	sentence-transformers/bert-base-nli-mean-tokens	SBERT-base-nli-first_last_avg	77.96
SBERT	xlm-roberta-base	paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2	84.42
CoSENT	bert-base-uncased	CoSENT-base-first_last_avg	69.93
CoSENT	sentence-transformers/bert-base-nli-mean-tokens	CoSENT-base-nli-first_last_avg	79.68

• 中文匹配数据集的评测结果：

Arch	Backbone	Model Name	ATEC	BQ	LCQMC	PAWSX	STS-B	Avg	QPS
CoSENT	hfl/chinese-macbert-base	CoSENT-macbert-base	50.39	72.93	79.17	60.86	80.51	68.77	2572
CoSENT	Langboat/mengzi-bert-base	CoSENT-mengzi-base	50.52	72.27	78.69	12.89	80.15	58.90	2502
CoSENT	bert-base-chinese	CoSENT-bert-base	49.74	72.38	78.69	60.00	80.14	68.19	2653
SBERT	bert-base-chinese	SBERT-bert-base	46.36	70.36	78.72	46.86	66.41	61.74	1365
SBERT	hfl/chinese-macbert-base	SBERT-macbert-base	47.28	68.63	79.42	55.59	64.82	63.15	1948
CoSENT	hfl/chinese-roberta-wwm-ext	CoSENT-roberta-ext	50.81	71.45	79.31	61.56	81.13	68.85	-
SBERT	hfl/chinese-roberta-wwm-ext	SBERT-roberta-ext	48.29	69.99	79.22	44.10	72.42	62.80	-

• 本项目release模型的中文匹配评测结果：

Arch	Backbone	Model Name	ATEC	BQ	LCQMC	PAWSX	STS-B	Avg	QPS
Word2Vec	word2vec	w2v-light-tencent-chinese	20.00	31.49	59.46	2.57	55.78	33.86	10283
SBERT	xlm-roberta-base	paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2	18.42	38.52	63.96	10.14	78.90	41.99	2371
CoSENT	hfl/chinese-macbert-base	similarities-base-chinese	31.93	42.67	70.16	17.21	79.30	48.25	2572

说明：

• 结果值均使用spearman系数
• 结果均只用该数据集的train训练，在test上评估得到的表现，没用外部数据
• paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2模型名称是sentence-transformers/paraphrase-multilingual-MiniLM-L12-v2，是paraphrase-MiniLM-L12-v2模型的多语言版本，速度快，效果好，支持中文
• CoSENT-macbert-base模型达到同级别参数量SOTA效果，是用CoSENT方法训练，运行similarities/cosent文件夹下代码可以复现结果
• SBERT-macbert-base模型，是用SBERT方法训练，运行similarities/sentence_bert文件夹下代码可以复现结果
• similarities-base-chinese模型，是用CoSENT方法训练，基于MacBERT在中文STS-B数据训练得到，模型文件已经上传到huggingface的模型库shibing624/similarities-base-chinese
• w2v-light-tencent-chinese是腾讯词向量的Word2Vec模型，CPU加载使用
• 各预训练模型均可以通过transformers调用，如MacBERT模型：--pretrained_model_path hfl/chinese-macbert-base
• 中文匹配数据集下载链接见下方
• 中文匹配任务实验表明，pooling最优是first_last_avg，预测可以调用SBert的mean pooling方法，效果损失很小
• QPS的GPU测试环境是Tesla V100，显存32GB

Demo

Official Demo: http://42.193.145.218/product/short_text_sim/

HuggingFace Demo: https://huggingface.co/spaces/shibing624/similarities

Install

pip3 install torch # conda install pytorch
pip3 install -U similarities

or

git clone https://github.com/shibing624/similarities.git
cd similarities
python3 setup.py install

数据集

常见中文语义匹配数据集，包含ATEC、BQ、LCQMC、PAWSX、STS-B共5个任务。 可以从数据集对应的链接自行下载，也可以从百度网盘(提取码:qkt6)下载。

其中senteval_cn目录是评测数据集汇总，senteval_cn.zip是senteval目录的打包，两者下其一就好。

Usage

1. 计算文本向量

2. 计算句子之间的相似度值

示例semantic_text_similarity.py

句子余弦相似度值score范围是[-1, 1]，值越大越相似。

3. 计算句子与文档集之间的相似度值

一般在文档候选集中找与query最相似的文本，常用于QA场景的问句相似匹配、文本相似检索等任务。

Score的值范围[-1, 1]，值越大，表示该query与corpus相似度越近。

Contact

• Issue(建议)：
• 邮件我：xuming: xuming624@qq.com
• 微信我： 加我微信号：xuming624, 备注：个人名称-公司-NLP 进NLP交流群。

Citation

如果你在研究中使用了similarities，请按如下格式引用：

@misc{similarities,
  title={similarities: A Tool for Compute Similarity Score},
  author={Ming Xu},
  howpublished={https://github.com/shibing624/similarities},
  year={2022}
}

License

授权协议为 The Apache License 2.0，可免费用做商业用途。请在产品说明中附加similarities的链接和授权协议。

Contribute

项目代码还很粗糙，如果大家对代码有所改进，欢迎提交回本项目，在提交之前，注意以下两点：

• 在tests添加相应的单元测试
• 使用python setup.py test来运行所有单元测试，确保所有单测都是通过的

之后即可提交PR。

Reference

• A Simple but Tough-to-Beat Baseline for Sentence Embeddings[Sanjeev Arora and Yingyu Liang and Tengyu Ma, 2017]
• 四种计算文本相似度的方法对比[Yves Peirsman]
• 谈谈文本匹配和多轮检索