基于Pytorch的中文语义相似度匹配模型
本项目将持续更新，对比目前业界主流文本匹配模型在中文的效果
运行环境： python3.7、pytorch1.2、transformers2.5.1
数据集采用LCQMC数据（将一个句对进行分类，判断两个句子的语义是否相同（二分类任务）），因数据存在侵权嫌疑，故不提供下载，需要者可向官方提出数据申请http://icrc.hitsz.edu.cn/info/1037/1146.htm ，并将数据解压到data文件夹即可。模型评测指标为：ACC，AUC以及预测总共耗时。
Embeding：
本项目输入都统一采用分字策略，故通过维基百科中文语料，训练了字向量作为Embeding嵌入。训练语料、向量模型以及词表，可通过百度网盘下载。
链接：https://pan.baidu.com/s/1qByw67GdFSj0Vt03GSF0qg
提取码：s830
模型文件：
本项目训练的模型文件（不一定最优，可通过超参继续调优），也可通过网盘下载。
链接：https://pan.baidu.com/s/1qByw67GdFSj0Vt03GSF0qg
提取码：s830
测试集结果对比：
| 模型 | ACC | AUC | 耗时（s）（备注：环境1070TI) |
|---|---|---|---|
| ABCNN | 0.8081 | 0.9059 | 4.6260 |
| Albert | 0.8522 | 0.9475 | 52.3823 |
| Bert | 0.8714 | 0.9544 | 61.2800 |
| BIMPM | 0.8359 | 0.9375 | 18.8210 |
| DecomposableAttention | 0.8068 | 0.9334 | 3.7170 |
| DistilBert | 0.8450 | 0.9403 | 31.1680 |
| ESIM | 0.8385 | 0.9311 | 2.7410 |
| RE2 | 0.8391 | 0.9196 | 5.2200 |
| Roberta | 0.8726 | 0.9591 | 61.3130 |
| SiaGRU | 0.8281 | 0.9336 | 3.5500 |
| XlNet | 0.8694 | 0.9601 | 89.8090 |
部分模型，借鉴了
https://github.com/alibaba-edu/simple-effective-text-matching-pytorch
https://github.com/pengshuang/Text-Similarity
等项目。