0. 写在前面
“匹配”这类任务有着很广泛的应用场景，例如NLP中的文本匹配，推荐领域的物品召回等任务。由此，学术界和工业界提出了很多不同的方法和模型来解决匹配问题，并致力于效果提升。本篇文章介绍一种经典的网络模型Siamese Network（孪生神经网络），该模型能够处理但不局限于“匹配”问题，下面一起来看下。
个人心得：
- Siamese Network中，两个输入共享编码层（嵌入层）;
- 通过调整Siamese Network的特征变换层及损失函数，能够使其适用于不同的任务。
Wikipedia:
https://en.wikipedia.org/wiki/Siamese_neural_network
1. 模型架构
Siamese Network的模型架构如图所示。可以看出，该模型的设计思路非常符合“匹配”的直观感受，即将输入pair通过特征变换后进行交叉得到分值（eg. 相似度）。
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整个模型可以分为三步：
- 将输入pair送入编码器，得到编码后的向量化表示。需要注意的是，在Siamese Network中，输入pair是共用编码器参数的，不论在训练还是在测试过程中，编码器只有一套，所有输入共用。
- 向量特征组合和交叉。这一步的目的是为了让模型能够学习输入pair的“匹配”特征，得到交叉后的特征向量；
- 将上一步特征向量送入特征映射层，并设计损失函数，使得模型能够完成指定任务。
2. Siamese Network 之文本匹配示例
本节我们以NLP文本匹配任务为例介绍Siamese Network的设计思路。针对文本匹配的Siamese Network设计实例如下图所示。
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我们可以看到，模型输入层是待匹配的sentence pair，经过同一个编码器转换后，得到其embedding特征编码向量。进一步，将两个embedding向量进行交互组合，最后送入全连接层得到分类预测结果。其实抽象出来，在文本匹配任务中，Siamese Network可以拆解为，将输入转换到同一个特征空间，然后进行向量交互匹配（类似于余弦相似度），最后进行特征变换使得模型能够学习到针对不同任务的不同参数。
3. 总结
本文我们介绍了孪生神经网络Siamese Network的设计思路和原理，并结合文本匹配来进行阐述。Siamese Network原理简单，适用范围广，可以作为很多场景的一个不错的baseline模型。
