《Learning Deep Structured Semantic Models for Web Search using Clickthrough Data 》论文总结

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1.背景

DSSM是Deep Structured Semantic Model的缩写，即我们通常说的基于深度网络的语义模型，其核心思想是将query和doc映射到到共同维度的语义空间中，通过最大化query和doc语义向量之间的余弦相似度，从而训练得到隐含语义模型，达到检索的目的。DSSM有很广泛的应用，比如：搜索引擎检索，广告相关性，问答系统，机器翻译等。

2. DSSM

2.1简介

DSSM [1]（Deep Structured Semantic Models）的原理很简单，通过搜索引擎里 Query 和 Title 的海量的点击曝光日志，用 DNN 把 Query 和 Title 表达为低纬语义向量，并通过 cosine 距离来计算两个语义向量的距离，最终训练出语义相似度模型。该模型既可以用来预测两个句子的语义相似度，又可以获得某句子的低纬语义向量表达。

DSSM 从下往上可以分为三层结构：输入层、表示层、匹配层

典型的DNN结构是将原始的文本特征映射为在语义空间上表示的特征。DNN在搜索引擎排序中主要是有下面2个作用：

  1. 将query中term的高维向量映射为低维语义向量
  2. 根据语义向量计算query与doc之间的相关性分数

通常， x用来表示输入的term向量， y表示输出向量， l_{i}，i=1,…,N-1 表示隐藏层， Wi表示第 i层的参数矩

阵， bi表示 第 i个偏置项。

我们使用 tanh作为输出层和隐藏层的激活函数，有下列公式。

在搜索排序中，我们使用 Q来表示一个query， D来表示一个doc，那么他们的相关性分数可以用下面的公式衡量：

其中， yQ与 yD是query与doc的语义向量。在搜索引擎中，给定一个query，会返回一些按照相关性分数排序的文档。

通常情况下，输入的term向量使用最原始的bag of words特征，通过one-hot进行编码。但是在实际场景中，词典的大小将会非常大，如果直接将该数据输入给DNN，神经网络是无法进行训练和预测的。因此，在DSSM中引入了word hashing的方法，并且作为DNN中的第一层。

2.2 word hashing

word hashing方法是用来减少输入向量的维度，该方法基于字母的 n -gram。给定一个单词（good），我们首先增加词的开始和结束部分（#good#），然后将该词转换为字母 n -gram的形式（假设为trigrams：#go，goo，ood，od#）。最后该词使用字母  n -gram的向量来表示。

这种方法的问题在于有可能造成冲突，因为两个不同的词可能有相同的n -gram向量来表示。下图显示了word hashing在2个词典中的统计。与原始的ont-hot向量表示的词典大小相比，word hashing明显降低了向量表示的维度。

2.3 DSSM的学习

点击日志里通常包含了用户搜索的query和用户点击的doc，可以假定如果用户在当前query下对doc进行了点击，则该query与doc是相关的。通过该规则，可以通过点击日志构造训练集与测试集。

首先，通过softmax 函数可以把query 与样本 doc 的语义相似性转化为一个后验概率：

其中 gamma是一个softmax函数的平滑因子， D表示被排序的候选文档集合，在实际中，对于正样本，每一个（query， 点击doc）对，使用 (Q, D^{+}) 表示；对于负样本，随机选择4个曝光但未点击的doc。

在训练阶段，通过极大似然估计来最小化损失函数：

其中 表示神经网络的参数。模型通过随机梯度下降（SGD）来进行优化，最终可以得到各网络层的参数 。

 

3.总结

DSSM的提出主要有下面的优点：

  • 解决了LSA、LDA、Autoencoder等方法存在的一个最大的问题：字典爆炸（导致计算复杂度非常高），因为在英文单词中，词的数量可能是没有限制的，但是字母 n -gram的数量通常是有限的
  • 基于词的特征表示比较难处理新词，字母的 n -gram可以有效表示，鲁棒性较强
  • 使用有监督方法，优化语义embedding的映射问题
  • 省去了人工的特征工程
  • 传统的输入层是用 Embedding 的方式（如 Word2Vec 的词向量）或者主题模型的方式（如 LDA 的主题向量）来直接做词的映射，再把各个词的向量累加或者拼接起来，由于 Word2Vec 和 LDA 都是无监督的训练，这样会给整个模型引入误差，DSSM 采用统一的有监督训练，不需要在中间过程做无监督模型的映射，因此精准度会比较高。

缺点：

  • word hashing可能造成冲突
  • DSSM采用了词袋模型，损失了上下文信息
  • 在排序中，搜索引擎的排序由多种因素决定，由于用户点击时doc的排名越靠前，点击的概率就越大，如果仅仅用点击来判断是否为正负样本，噪声比较大，难以收敛(DSSM 是弱监督模型)
  • DSSM 是端到端的模型，虽然省去了人工特征转化、特征工程和特征组合，但端到端的模型有个问题就是效果不可控。

对于中文而言，处理方式与英文有很多不一样的地方。中文往往需要进行分词，但是我们可以仿照英文的处理方式，将中文的最小粒度看作是单字（在某些文献里看到过用偏旁部首，笔画，拼音等方法）。因此，通过这种word hashing方式，可以将向量空间大大降低。