摘要

短文本匹配是聊天机器人设计开发中最常见和最重要的任务之一，在天池举办的CIKM2018竞赛中，举办方要求参赛队伍判断一个问句对是否表达的是同一个意思。我们团队的结果采用了多个模型的stacking，在最终获得了8/1027的成绩。代码地址：https://github.com/zhangzhen8230/comepetion2/tree/master/CIKM/

任务特点

举办方提供的语料由三部分组成：

20,000个标注好的英语问句对作为源数据

1,400个标注好的西班牙语问句对

55,669个未标注的西班牙语问句。

所有的标注结果都由语言和领域专家人工标注，并且提供这三部分的翻译结果。评测集的语言为西班牙语，该任务的难点有几个：

1、标注好的西班牙语问句对只有1400个，数量较少。

2、虽然有20000个标注好的英语问句对，并且提供了翻译为西班牙语的结果，但是评测集合为真实的西班牙语。

3、有大量的未标注的西班牙语问句对，如何利用。

4、针对于该任务任何建模。

方法总结

针对于以上任务，我们的解决方案由四部分组成：数据预处理，特征提取，模型搭建，模型融合。方法流程图如下所示

数据预处理

文本清理：将大写字母变成小写，清洗一些特殊的符号。

停用词处理：使用了CNTK的停用词表。

问句生成：假设{q1,q2}的值为1，{q2,q3}的值为1，可以推断出{q1,q3}的标签也为1，通过此方法可以生成一批问句对，除此之外，还可以生成unigram，bigram的格式。

调整正负比例：通过提交一个均值，可以测试出线上测试集中正负样本的比例约为7:3，调整训练集的比例也为7:3.

特征工程

统计特征：

1.字符，词汇长度，标点符号，数字，相同词的数量，最小，最大，平均计数。

2.N-gram的tf-idf以及距离，tfidf of cooccurence of (distinct) words，tf-idf相似度

4.原数据与清洗后的数据中获得

5.Powerful word

6.FuzzWuzzy

图特征：

1.入度，极大团，连通图数量，Page Rank，hits

2.最小、最大、交叉、联合、最短路径长度

NLP特征：

1. w2c,glove，自己训练与原有的模型。

2.Sentence embedding: doc2vec

3.字向量

模型搭建

特征工程的特征经过特征选择，使用几个boosting模型和几个线性模型提取特征。

NLP特征使用深度学习模型来提取特征，这边的模型有esim，可分解attention，孪生lstm，matchzoo中的模型。

针对20000个标注好的训练语句不是原生西班牙问句对问题，采用autoencoder进行无监督训练5万条西班牙语问句对，然后将翻译完的西班牙问句输入到autoencoder中，形成最后的问句表示，我们认为这样能在一定程度上消除翻译的影响。

模型融合：

采用stacking将上述模型融合，融合的结果再与最好的2个单模型做blending。最终我们获得了初赛第5，复赛第8的成绩。