语义文本相似度
在「Learning Semantic Textual Similarity from Conversations」这篇论文中，我们引入一种新的方式来学习语义文本相似的句子表示。直观的说，如果句子的回答分布相似，则它们在语义上是相似的。例如，「你多大了？」以及「你的年龄是多少？」都是关于年龄的问题，可以通过类似的回答，例如「我 20 岁」来回答。相比之下，虽然「你好吗？」和「你多大了？」包含的单词几乎相同，但它们的含义却大相径庭，所以对应的回答也相去甚远。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1804.07754
如果句子可以通过相同的答案来回答，那么句子在语义上是相似的。否则，它们在语义上是不同的。
这项工作中，我们希望通过给回答分类的方式学习语义相似性：给定一个对话输入，我们希望从一批随机选择的回复中分类得到正确的答案。但是，任务的最终目标是学习一个可以返回表示各种自然语言关系（包括相似性和相关性）的编码模型。我们提出了另一预测任务（此处是指 SNLI 蕴含数据集），并通过共享的编码层同时推进两项任务。利用这种方式，我们在 STSBenchmark 和 CQA task B 等相似度度量标准上取得了更好的表现，究其原因，是简单等价关系与逻辑蕴含之间存在巨大不同，后者为学习复杂语义表示提供了更多可供使用的信息。
对于给定的输入，分类可以认为是一种对所有可能候选答案的排序问题。
通用句子编码器
「Universal Sentence Encoder」这篇论文介绍了一种模型，它通过增加更多任务来扩展上述的多任务训练，并与一个类似 skip-thought 的模型联合训练，从而在给定文本片段下预测句子上下文。然而，我们不使用原 skip-thought 模型中的编码器 - 解码器架构，而是使用一种只有编码器的模型，并通过共享编码器来推进预测任务。利用这种方式，模型训练时间大大减少，同时还能保证各类迁移学习任务（包括情感和语义相似度分类）的性能。这种模型的目的是为尽可能多的应用（释义检测、相关性、聚类和自定义文本分类）提供一种通用的编码器。
论文地址：https://arxiv.org/abs/1803.11175
成对语义相似性比较，结果为 TensorFlow Hub 通用句子编码器模型的输出。
正如文中所说，通用句子编码器模型的一个变体使用了深度平均网络（DAN）编码器，而另一个变体使用了更加复杂的自注意力网络架构 Transformer。
「Universal Sentence Encoder」一文中提到的多任务训练。各类任务及结构通过共享的编码层/参数（灰色框）进行连接。
随着其体系结构的复杂化，Transformer 模型在各种情感和相似度分类任务上的表现都优于简单的 DAN 模型，且在处理短句子时只稍慢一些。然而，随着句子长度的增加，使用 Transformer 的计算时间明显增加，但是 DAN 模型的计算耗时却几乎保持不变。
新模型
除了上述的通用句子编码器模型之外，我们还在 TensorFlow Hub 上共享了两个新模型：大型通用句型编码器通和精简版通用句型编码器。
大型：https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/universal-sentence-encoder-large/1
精简：https://www.tensorflow.org/hub/modules/google/universal-sentence-encoder-lite/1
这些都是预训练好的 Tensorflow 模型，给定长度不定的文本输入，返回一个语义编码。这些编码可用于语义相似性度量、相关性度量、分类或自然语言文本的聚类。
大型通用句型编码器模型是用我们介绍的第二篇文章中提到的 Transformer 编码器训练的。它针对需要高精度语义表示的场景，牺牲了速度和体积来获得最佳的性能。
精简版模型使用 Sentence Piece 词汇库而非单词进行训练，这使得模型大小显著减小。它针对内存和 CPU 等资源有限的场景（如小型设备或浏览器）。
我们很高兴与大家分享这项研究以及这些模型。这只是一个开始，并且仍然还有很多问题亟待解决，如将技术扩展到更多语言上（上述模型目前仅支持英语）。我们也希望进一步地开发这种技术，使其能够理解段落甚至整个文档。在实现这些目标的过程中，很有可能会产生出真正的「通用」编码器。
原文链接：https://ai.googleblog.com/2018/05/advances-in-semantic-textual-similarity.html
