随着深度学习的发展，模型参数的数量飞速增长。为了训练这些参数，需要更大的数据集来避免过拟合。然而，对于大部分NLP任务来说，构建大规模的标注数据集非常困难（成本过高），特别是对于句法和语义相关的任务。相比之下，大规模的未标注语料库的构建则相对容易。为了利用这些数据，我们可以先从其中学习到一个好的表示，再将这些表示应用到其他任务中。最近的研究表明，基于大规模未标注语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM) 在NLP任务上取得了很好的表现。
近年来，大量的研究表明基于大型语料库的预训练模型（Pretrained Models, PTM）可以学习通用的语言表示，有利于下游NLP任务，同时能够避免从零开始训练模型。随着计算能力的发展，深度模型的出现（即 Transformer）和训练技巧的增强使得 PTM 不断发展，由浅变深。
百度的预训练模型ERNIE经过海量的数据训练后，其特征抽取的工作已经做的非常好。借鉴迁移学习的思想，我们可以利用其在海量数据中学习的语义信息辅助小数据集（如本示例中的医疗文本数据集）上的任务。
使用预训练模型ERNIE完成文本匹配任务，大家可能会想到将query和title文本拼接，之后输入ERNIE中，取CLS特征（pooled_output），之后输出全连接层，进行二分类。如下图ERNIE用于句对分类任务的用法：
然而，以上用法的问题在于，ERNIE的模型参数非常庞大，导致计算量非常大，预测的速度也不够理想。从而达不到线上业务的要求。针对该问题，可以使用PaddleNLP工具搭建Sentence Transformer网络。
Sentence Transformer采用了双塔（Siamese）的网络结构。Query和Title分别输入ERNIE，共享一个ERNIE参数，得到各自的token embedding特征。之后对token embedding进行pooling（此处教程使用mean pooling操作），之后输出分别记作u，v。之后将三个表征（u,v,|u-v|)拼接起来，进行二分类。网络结构如上图所示。
更多关于Sentence Transformer的信息可以参考论文：https://arxiv.org/abs/1908.10084
同时，不仅可以使用ERNIR作为文本语义特征提取器，可以利用BERT/RoBerta/Electra等模型作为文本语义特征提取器
那么Sentence Transformer采用Siamese的网路结构，是如何提升预测速度呢？
Siamese的网络结构好处在于query和title分别输入同一套网络。如在信息搜索任务中，此时就可以将数据库中的title文本提前计算好对应sequence_output特征，保存在数据库中。当用户搜索query时，只需计算query的sequence_output特征与保存在数据库中的title sequence_output特征，通过一个简单的mean_pooling和全连接层进行二分类即可。从而大幅提升预测效率，同时也保障了模型性能。
关于匹配任务常用的Siamese网络结构可以参考：https://blog.csdn.net/thriving_fcl/article/details/73730552
PaddleNLP提供了丰富的预训练模型，并且可以便捷地获取PaddlePaddle生态下的所有预训练模型。下面展示如何使用PaddleNLP一键加载ERNIE，优化文本匹配任务。
本项目针对中文文本匹配问题，开源了一系列模型，供用户可配置地使用：
- BERT(Bidirectional Encoder Representations from Transformers)中文模型，简写
bert-base-chinese， 其由12层Transformer网络组成。 - ERNIE(Enhanced Representation through Knowledge Integration)，支持ERNIE 1.0中文模型（简写
ernie-1.0）和ERNIE Tiny中文模型（简写ernie-tiny)。 其中ernie由12层Transformer网络组成，ernie-tiny由3层Transformer网络组成。 - RoBERTa(A Robustly Optimized BERT Pretraining Approach)，支持12层Transformer网络的
roberta-wwm-ext。
| 模型 | dev acc | test acc |
|---|---|---|
| bert-base-chinese | 0.86537 | 0.84440 |
| bert-wwm-chinese | 0.86333 | 0.84128 |
| bert-wwm-ext-chinese | 0.86049 | 0.83848 |
| ernie-1.0 | 0.87480 | 0.84760 |
| ernie-tiny | 0.86071 | 0.83352 |
| roberta-wwm-ext | 0.87526 | 0.84904 |
| rbt3 | 0.85367 | 0.83464 |
| rbtl3 | 0.85174 | 0.83744 |
以下是本项目主要代码结构及说明：
sentence_transformers/
├── model.py # Sentence Transfomer 组网文件
├── README.md # 文本说明
└── train.py # 模型训练评估
我们以中文文本匹配公开数据集LCQMC为示例数据集，可以运行下面的命令，在训练集（train.tsv）上进行模型训练，并在开发集（dev.tsv）验证
$ unset CUDA_VISIBLE_DEVICES
$ python -m paddle.distributed.launch --gpus "0" train.py --device gpu --save_dir ./checkpoints可支持配置的参数：
save_dir：可选，保存训练模型的目录；默认保存在当前目录checkpoints文件夹下。max_seq_length：可选，ERNIE/BERT模型使用的最大序列长度，最大不能超过512, 若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为128。batch_size：可选，批处理大小，请结合显存情况进行调整，若出现显存不足，请适当调低这一参数；默认为32。learning_rate：可选，Fine-tune的最大学习率；默认为5e-5。weight_decay：可选，控制正则项力度的参数，用于防止过拟合，默认为0.00。epochs: 训练轮次，默认为3。warmup_proption：可选，学习率warmup策略的比例，如果0.1，则学习率会在前10%训练step的过程中从0慢慢增长到learning_rate, 而后再缓慢衰减，默认为0.1。init_from_ckpt：可选，模型参数路径，热启动模型训练；默认为None。seed：可选，随机种子，默认为1000.device: 选用什么设备进行训练，可选cpu或gpu。如使用gpu训练则参数gpus指定GPU卡号。
代码示例中使用的预训练模型是ERNIE，如果想要使用其他预训练模型如BERT，RoBERTa，Electra等，只需更换model 和 tokenizer即可。
# 使用 ERNIE 预训练模型
# ernie-3.0-medium-zh
model = AutoModel.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-3.0-medium-zh')
# ernie-1.0
# model = AutoModel.from_pretrained('ernie-1.0-base-zh')
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0-base-zh')
# ernie-tiny
# model = AutoModel.Model.from_pretrained('ernie-tiny')
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('ernie-tiny')
# 使用 BERT 预训练模型
# bert-base-chinese
# model = AutoModel.Model.from_pretrained('bert-base-chinese')
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-base-chinese')
# bert-wwm-chinese
# model = AutoModel.from_pretrained('bert-wwm-chinese')
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-wwm-chinese')
# bert-wwm-ext-chinese
# model = AutoModel.from_pretrained('bert-wwm-ext-chinese')
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('bert-wwm-ext-chinese')
# 使用 RoBERTa 预训练模型
# roberta-wwm-ext
# model = AutoModel..from_pretrained('roberta-wwm-ext')
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('roberta-wwm-ext')
# roberta-wwm-ext
# model = AutoModel.from_pretrained('roberta-wwm-ext-large')
# tokenizer = AutoTokenizer.from_pretrained('roberta-wwm-ext-large')更多预训练模型，参考transformers
程序运行时将会自动进行训练，评估，测试。同时训练过程中会自动保存模型在指定的save_dir中。
如：
checkpoints/
├── model_100
│ ├── model_config.json
│ ├── model_state.pdparams
│ ├── tokenizer_config.json
│ └── vocab.txt
└── ...
NOTE:
- 如需恢复模型训练，则可以设置
init_from_ckpt， 如init_from_ckpt=checkpoints/model_100/model_state.pdparams。 - 如需使用ernie-tiny模型，则需要提前先安装sentencepiece依赖，如
pip install sentencepiece
启动预测：
export CUDA_VISIBLE_DEVICES=0
python predict.py --device gpu --params_path checkpoints/model_400/model_state.pdparams将待预测数据如以下示例：
世界上什么东西最小 世界上什么东西最小？
光眼睛大就好看吗 眼睛好看吗？
小蝌蚪找妈妈怎么样 小蝌蚪找妈妈是谁画的
可以直接调用predict函数即可输出预测结果。
如
Data: ['世界上什么东西最小', '世界上什么东西最小？'] Label: similar
Data: ['光眼睛大就好看吗', '眼睛好看吗？'] Label: dissimilar
Data: ['小蝌蚪找妈妈怎么样', '小蝌蚪找妈妈是谁画的'] Label: dissimilar
关于Sentence Transformer更多信息参考www.SBERT.net以及论文：