众所周知，BM25算法是Elasticsearch全文检索引擎默认相似度算法，但此种算法仅考虑了文本Term之间的匹配关系，并未考虑文本语义之间的信息，所以导致很多场景下，语义相关的内容无法召回。随着深度学习在NLP的广泛应用，在IR和QA(问答系统)中出现了很多深度模型将query和doc通过神经网络embedding，映射到一个稠密空间的向量表示，然后再计算其是否相关，并取得很好的效果，而本文就来介绍一种基于语义检索的召回模型LSTM-DSSM。
【DSSM】
DSSM是Deep Structured Semantic Model的缩写，基于深度网络的语义模型，由微软研究院在2013年发表，其其核心思想是基于搜索引擎的曝光点击行为数据，利用多层DNN网络把query及文档Doc Embeding成同一纬度的语义空间中，通过最大化约束query和doc两个语义向量的余弦举例，从而训练学习得到隐层相似度语义模型，从而实现了检索召回。
下图是DSSM模型的网络结构图
DSSM 从下往上可以分为三层结构：输入层、表示层、匹配层。
输入层：将所有query以及候选集doc映射到统一空间并作为输入，放进DNN中进行训练，但在DSSM中，中英文的处理方式有所不同。英文一般直接使用word hashing，3个字母为一组，#表示开始和结束符。为啥使用3个字母？3个字母的表达往往能代表英文中的前缀和后缀，并且实验证明，3个字母的单词冲突仅为22个，比2个字母的单词冲突数减小近100倍。而中文依赖于分词，中文分词本身就比较难，中文语义性太强，同样的词语在不同的句子中表达的意思完全不同，中文词语有近百万个，在网络中维度太高不利于训练，所以DSSM中文输入层可以模拟英文处理，使用单字分词，字向量（one-hot）作为输入，向量空间约为 1.5 万维。
表示层：采用 BOW（Bag of words）的方式，相当于不考虑文本的字符顺序和上下关系，将整个句子里的词都放在一个袋子里了。一个含有多个隐层的 DNN，用 Wi 表示第 i 层的权值矩阵，bi 表示第 i 层的 bias 项。则第一隐层向量 l1（300 维），第 i 个隐层向量 li（300 维），输出向量 y（128 维）可以分别表示为：
用 tanh 作为隐层和输出层的激活函数：
最终输出一个 128 维的低纬语义向量。
匹配层：在召回匹配过程，我们使用 [公式] 来表示一个query， [公式] 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 分别代表query和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。
DSSM模型对于短文本搜索召回有很好的召回效果，但对于长文本以及在电商搜索中很多query词都带有型号的情况下，效果会比较差，比如输入“显卡RTX3090”，如果对输入按字处理，则会强制模型学习3、0、9、0四个数字是一种固定搭配，甚至有些电子产品的型号词数字加字母长达十几位，而真正的核心中文词也许只有短短几位，这就产生了非常严重的干扰效果。不仅如此，DSSM因为其特征提取方式会导致其丢失了文本的字符顺序和上下文信息，所以有很多进化模型，比如LSTM-DSSM。
【LSTM-DSSM】
此模型通过采用LSTM进行编码的方式，同样将文本编码为一段向量，LSTM需要对文本长度进行预先的处理，对于query的长尾词处理非常的友好。
模型图如下：
【Bert训练Embedding】
这里基于迁移学习的思想，不是简单的随机初始化词token的Embedding向量，而是以亿级别的搜索query和docment的title为语料，先使用HanLP分词器进行分词处理，将分词所得的词token按顺序编码，生成后续模型需要的词典，基于Bert预训练模型进行训练，这样就能得到每个词token的语义向量，并当作为模型的输入。
【LSTM语义向量】
先进行分词得到句子的词token-X(i)，基于训练好的Bert模型映射到一个word representation，就是embedding，也就是上图中的l(i)。然后把整个句子送入LSTM，训练LSTM，拿出最后输出的状态y(m),即可得到LSTM潜层语义向量。
【模型输出】
LSTM-DSSM里其实就是将DSSM的全连接改成LSTM，此处案例基于海量的搜索点击数据，分别计算搜索的query的LSTM语义向量和点击以及未点击的document的LSTM语义向量，基于LSTM训练的语义向量进行相似度度量，后续的操作与DSSM模型一致。
当然不同的场景可能使用到不同模型的变种，在电商领域，document除开标题以外，可能还会有其他很重要的信息，例如品牌和类目。此时可以将品牌、类目通过Embedding表示学习层、两层MLP直接映射成和LSTM提取的语义向量同一维度的向量，再将两者相加得到最终的语义向量表示，使用最终的语义向量表示输入到DSSM模型中进行召回。结构如下图：
根据不同场景不同需求来调整你的模型，相信可以得到更好的效果。https://mp.weixin.qq.com/s/0Mt9gKeNwizD516FmYNpdw