dssm keras实现

### 实现DSSM模型 为了使用Keras实现Deep Structured Semantic Model (DSSM)，可以遵循以下结构化的方法来创建模型架构。此方法利用了深度神经网络的能力，通过多层感知机(MLP)提取输入文本的特征表示。 #### 构建查询和文档嵌入模块 首先，定义两个独立的分支分别处理查询(query)和文档(document)。每个分支都由词嵌入(embedding)层开始，接着是一系列全连接(Dense)层以捕捉更复杂的模式： ```python from tensorflow.keras.models import Model from tensorflow.keras.layers import Input, Embedding, Dense, Flatten, concatenate import numpy as np vocab_size = 20000 # 假设词汇表大小为20k embedding_dim = 128 # 设定嵌入维度为128 input_length_query = 10 # 查询的最大长度设定为10个单词 input_length_doc = 50 # 文档摘要的最大长度设定为50个单词 # 定义查询输入 query_input = Input(shape=(input_length_query,), name='query_input') doc_input = Input(shape=(input_length_doc,), name='document_input') # 创建共享参数的Embedding层 shared_embedding_layer = Embedding(input_dim=vocab_size, output_dim=embedding_dim) # 应用Embedding层到各自的输入上 embedded_query = shared_embedding_layer(query_input) embedded_doc = shared_embedding_layer(doc_input) # 将三维张量展平成二维向量以便后续操作 flattened_query = Flatten()(embedded_query) flattened_doc = Flatten()(embedded_doc) # 添加多个隐藏层（这里简化只加一层） hidden_units = 256 dense_query = Dense(hidden_units, activation="relu")(flattened_query) dense_doc = Dense(hidden_units, activation="relu")(flattened_doc) ``` #### 合并查询与文档表示 一旦获得了经过变换后的查询和文档表示，则可以通过余弦相似度或其他距离度量方式衡量两者之间的匹配程度。此处采用简单的点积作为相似性的度量标准之一: ```python # 对齐两者的形状使其能够相乘 aligned_dense_doc = dense_doc * tf.cast(tf.shape(dense_query)[1], dtype=tf.float32)/tf.cast(tf.shape(dense_doc)[1], dtype=tf.float32) # 计算内积得到最终得分 score = Dot(axes=[1, 1])([dense_query, aligned_dense_doc]) output = Activation('sigmoid')(score) model = Model(inputs=[query_input, doc_input], outputs=output) model.compile(optimizer='adam', loss='binary_crossentropy', metrics=['accuracy']) ``` 上述代码片段展示了如何构建一个基础版本的DSSM框架[^1]。值得注意的是，在实际应用中可能还需要考虑更多细节，比如正则化防止过拟合、批量标准化加速收敛速度等技术手段；同时也应该根据具体应用场景调整超参数设置。 #### 数据准备与训练过程 对于训练而言，除了搭建好模型外，还需准备好相应的数据集以及标签信息。假设已经有了预处理过的查询-文档对及其对应的二元分类标签（即是否相关），那么可以直接调用`fit()`接口来进行端到端的学习流程[^4]: ```python # X_train_queries 和 X_train_docs 是已经编码好的查询和文档序列； # y_train 表明每一对样本之间是否存在关联关系。 history = model.fit([X_train_queries, X_train_docs], y_train, batch_size=32, epochs=10, validation_split=0.2) ```