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如何计算短文本相似度是一个重要的任务，它发生在各种场景中：

1. 字符串匹配（string matching）。我们计算两个字符串是否表达同一个含义，比如“university” 和 “universities” 尽管看起来不同，但它们有着相同的语义。我们希望一个模型能够捕捉这种有形态变化的相似性。
2. 模糊匹配 （Fuzzy Join）。这是数据科学中经常遇到的困难，当我们在join不同的表时候，列和列之间的名词并不是完全匹配的。比如在一个关于工资的表中有一个列叫avg_salary，而在另一个表中这个列叫做average_wage，这就使得我们很难匹配到相关的列。这里我们需要一个模型能够捕捉这种语义相似性。
3. 实体检索 （Entity Retrieval）。这个任务目的是从一个实体候选集 （比如知识库）中找出最匹配的查询实体。比如输入的查询是“The New York Times”，候选集中有三个实体名称["NYTimes", "New York Post", "New York"]。这里我们需要一个模型去找出“NYTimes”是最相关的实体。值得注意的是，有时候实体候选集非常大，可能达到百万千万级别，因此模型的速度也是需要考虑的。

传统的方法使用文本编辑距离计算文本相似度，这种方法简单速度快，缺点就是不能捕捉语义的相似度，比如例子2和例子3的情况。FastText是可以基于词向量计算语义相似度，但是它的效果不如现在流行的上下文相关的语言模型，比如BERT。

这篇文章我们要介绍一个轻量的表示模型PEARL，它只有34M参数，可以计算各种短文本的相似度。比如上面实体检索的案例，PEARL可以知道"The New York Times"和“NYTimes”有着相同的语义。

query_texts = ["The New York Times"]
doc_texts = [ "NYTimes", "New York Post", "New York"]
input_texts = query_texts + doc_texts

tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('Lihuchen/pearl_base')
model = AutoModel.from_pretrained('Lihuchen/pearl_base')

# encode
embeddings = encode_text(model, input_texts)

# calculate similarity
embeddings = F.normalize(embeddings, p=2, dim=1)
scores = (embeddings[:1] @ embeddings[1:].T) * 100
print(scores.tolist())

# expected outputs
# [[85.61601257324219, 73.65624237060547, 70.36172485351562]]

PEARL的主要思想是使用对比学习框架来学习段文本表示。因为相同意思的文本本身会有多种多样的形式，比如上面“The New York Times”的案例。为了刻画这些特征，PEARL在训练中引入增强样本学习多样性。比如引入字母，单词以及词组级别增强，如下图所示： 

同时，PEARL还在训练中引入了一个辅助任务：短文本类别识别。 PEARL在训练中会让模型的类别，比如“The New York Times”是一个与organization相关的名词短语，noun phrase organization (NP-ORG)。通过这个任务，不同类别的短文本会被区分开，我们也会学到更好的表示。

实验结果表明，PEARL在五个任务（Paraphrase Classification，Phrase Similarity，Entity Retrieval，Entity Clustering，Fuzzy Join）都取得了最好的表现：

同时PEARL在内存和推理速度花销上并没有比FastText高很多。PEARL模型是FastText的很好的替代方案：

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作者主页：chenlihu.com

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@article{chen2024learning,
  title={Learning High-Quality and General-Purpose Phrase Representations},
  author={Chen, Lihu and Varoquaux, Ga{\"e}l and Suchanek, Fabian M},
  journal={arXiv preprint arXiv:2401.10407},
  year={2024}
}