句子语义相似度计算中孪生网络(Siamese Network)的应用

简介：
本研究探讨了孪生网络在计算句子语义相似度中的应用，通过对比学习提升模型对复杂语境的理解能力，为自然语言处理领域提供新的解决方案。 在自然语言处理（NLP）领域，孪生网络主要用于计算句子间的语义相似度。其基本结构包括两个具有相同或不同架构的神经网络，分别用于表示一对输入句子中的每一个。这些模型通过各种距离测量方法（如曼哈顿距离、欧氏距离和余弦相似度）来评估这两个句子在特征空间内的接近程度。 孪生网络可以分为两类：真正的孪生网络和伪孪生网络。前者指的是两个具有相同架构并共享参数的神经网络，适用于处理结构上非常类似的同领域文本对；后者则指代两种情况——要么是拥有相同但不共享权重的模型，要么就是使用完全不同架构的双路系统，适合于跨领域的句子对比或涉及图像和文字之间的相似度评估任务。 在孪生网络的应用中，一般采用Contrastive Loss作为损失函数来优化模型性能。