应用场景
智能问答机器人火得不行，开始研究深度学习在NLP领域的应用已经有一段时间，最近在用深度学习模型直接进行QA系统的问答匹配。主流的还是CNN和LSTM，在网上没有找到特别合适的可用的代码，自己先写了一个CNN的（theano），效果还行，跟论文中的结论是吻合的。目前已经应用到了我们的产品上。
原理
参看《Applying Deep Learning To Answer Selection: A Study And An Open Task》，文中比较了好几种网络结构，选择了效果相对较好的其中一个来实现，网络描述如下：
Q&A共用一个网络，网络中包括HL，CNN，P+T和Cosine_Similarity，HL是一个g(W*X+b)的非线性变换，CNN就不说了，P是max_pooling，T是激活函数Tanh，最后的Cosine_Similarity表示将Q&A输出的语义表示向量进行相似度计算。
详细描述下从输入到输出的矩阵变换过程：
- Qp：[batch_size, sequence_len] ，Qp是Q之前的一个表示（在上图中没有画出）。所有句子需要截断或padding到一个固定长度（因为后面的CNN一般是处理固定长度的矩阵），例如句子包含3个字ABC，我们选择固定长度sequence_len为100，则需要将这个句子padding成ABC<a><a>…<a>(100个字)，其中的<a>就是添加的专门用于padding的无意义的符号。训练时都是做mini-batch的，所以这里是一个batch_size行的矩阵，每行是一个句子。
- Q：[batch_size, sequence_len, embedding_size] 。句子中的每个字都需要转换成对应的字向量，字向量的维度大小是embedding_size，这样Qp就从一个2维的矩阵变成了3维的Q
- HL层输出：[batch_size, embedding_size, hl_size] 。HL层：[embedding_size, hl_size]，Q中的每个句子会通过和HL层的点积进行变换，相当于将每个字的字向量从embedding_size大小变换到hl_size大小。
- CNN+P+T输出 ：[batch_size, num_filters_total]。CNN的filter大小是[filter_size, hl_size]，列大小是hl_size，这个和字向量的大小是一样的，所以对每个句子而言，每个filter出来的结果是一个列向量（而不是矩阵），列向量再取max-pooling就变成了一个数字，每个filter输出一个数字，num_filters_total个filter出来的结果当然就是[num_filters_total]大小的向量，这样就得到了一个句子的语义表示向量。T就是在输出结果上加上Tanh激活函数。
- Cosine_Similarity：[batch_size] 。最后的一层并不是通常的分类或者回归的方法，而是采用了计算两个向量（Q&A）夹角的方法，下面是网络损失函数。
，m是需要设定的参数margin，VQ、VA+、VA-分别是问题、正向答案、负向答案对应的语义表示向量。损失函数的意义就是：让正向答案和问题之间的向量cosine值要大于负向答案和问题的向量cosine值，大多少，就是margin这个参数来定义的。cosine值越大，两个向量越相近，所以通俗的说这个Loss就是要让正向的答案和问题愈来愈相似，让负向的答案和问题越来越不相似。
实现
代码 点击这里 ，使用的数据是一份英文的 insuranceQA ，下面介绍代码重点部分：
字向量。本文采用字向量的方法，没有使用词向量。使用字向量的目的主要是为了解决未登录词的问题，这样在测试的时候就很少会遇到Unknown的字向量的问题了。而且字向量的效果也不一定比词向量的效果差，还省去了分词的各种麻烦。先用word2vec生成一份字向量，相当于我们在做pre-training了（之后测试了随机初始化字向量的方法，效果差不多）
原理中的步骤2。这里没有做HL层的变换，实际测试中，增加HL层有非常非常小的提升，所以在这里就省去了改步骤。
CNN可以设置多种大小的filter，最后各种filter的结果会拼接起来。
原理中的步骤4。这里执行卷积，max-pooling和Tanh激活。
生成的ouputs_1是一个python的list，使用concatenate将list的多个tensor拼接起来（list中的每个tensor表示一种大小的filter卷积的结果）
原理中的步骤5。计算问题、正向答案、负向答案的向量夹角
生成Loss损失函数和Accuracy。
核心的网络构建代码就是这些，其他的代码都是训练数据、验证数据的读入，以及theano构建训练时的一些常规代码。
如果需要增加HL层，可参照如下的代码。Whl即是HL层的网络，将input和Whl点积即可。
dropout的实现。
结果
使用上面的代码，Test 1的Top-1 Accuracy可以达到61%-62%，和论文中的结论基本一致了，至于论文中提到的GESD、AESD等方法没有再测试了，运行较慢，其他数据集也没有再测试了。
下面是国外友人用一个叫keras的工具（封装的theano和tensorflow）弄的类似代码，Test 1的Top-1准确率在50%左右，比他这个要高:)
http://benjaminbolte.com/blog/2016/keras-language-modeling.html
| Test set | Top-1 Accuracy | Mean Reciprocal Rank |
|---|---|---|
| Test 1 | 0.4933 | 0.6189 |
| Test 2 | 0.4606 | 0.5968 |
| Dev | 0.4700 | 0.6088 |
另外，原始的insuranceQA需要进行一些处理才能在这个代码上使用，具体参看github上的说明吧。
一些技巧
- 字向量和词向量的效果相当 。所以优先使用字向量，省去了分词的麻烦，还能更好的避免未登录词的问题，何乐而不为。
- 字向量不是固定的，在训练中会更新 。
- Dropout的使用对最高的准确率没有很大的影响，但是使用了Dropout的结果更稳定 ，准确率的波动会更小，所以建议还是要使用Dropout的。不过Dropout也不易过度使用，比如Dropout的keep_prob概率如果设置到0.25，则模型收敛得更慢，训练时间长很多，效果也有可能会更差，设置会差很多。我这版代码使用的keep_prob为0.5，同时保证准确率和训练时间。另外，Dropout只应用到了max-pooling的结果上，其他地方没有再使用了，过多的使用反而不好。
- HL层的效果不明显 ，有很微量的提升。如果HL层的大小是200，字向量是100，则HL层相当于将字向量再放大一倍，这个感觉没有多少信息可利用的，还不如直接将字向量设置成200，还省去了HL这一层的变换。
- margin的值一般都设置得比较小。这里用的是0.05
- 如果将Cosine_similarity这一层换成分类或者回归，印象中效果是不如Cosine_similarity的（具体数据忘了）
- num_filters越大并不是效果越好 ，基本到了一定程度就很难提升了，反而会降低训练速度。
- 同时也写了tensorflow版本代码， 对比theano的，效果差不多 。
- Adam和SGD两种训练方法比较 ，Adam训练速度貌似会更快一些，效果基本也持平吧，没有太细节的对比。不过同样的网络+SGD，theano好像训练要更快一些。
- Loss和Accuracy是比较重要的监控参数 。如果写一个新的网络的话，类似的指标是很有必要的，可以在每个迭代中评估网络是否正在收敛。因为调试比较麻烦，所以通过这些参数能评估你的网络写对没，参数设置是否正确。
- 网络的参数还是比较重要的 ，如果一些参数设置不合理，很有可能结果千差万别，记得最初用tensorflow实现的时候，应该是dropout设置得太小，导致效果很差，很久才找到原因。所以调参和微调网络还是需要一定的技巧和经验的，做这版代码的时候就经历了一段比较痛苦的调参过程，最开始还怀疑是网络设计或是代码有问题，最后总结应该就是参数没设置好。
后面还可以有tensorflow版本的QA CNN，以及LSTM的代码奉上:)
参考文献：
https://www.jianshu.com/p/3b17c296a93d