PaddleNLP Taskflow：文本相似度
在自然语言处理（NLP）领域，文本相似度是指判断两段文本之间的语义相似性程度。文本相似度可以应用于多个任务，如文本匹配、问答系统、信息检索等。为了解决这个问题，PaddleNLP提供了一个Taskflow模块用于快速构建和训练文本相似度模型。
PaddleNLP Taskflow简介
PaddleNLP Taskflow是一个基于飞桨（PaddlePaddle）深度学习框架的高阶API，旨在简化和加速NLP任务的开发过程。Taskflow提供了一系列预定义的任务流水线，涵盖了常见的NLP任务，如文本分类、序列标注、文本生成等。每个任务流水线都包含了数据处理、模型构建和训练等步骤，可以通过简单的配置和少量代码来完成整个任务。
文本相似度任务流水线
PaddleNLP Taskflow针对文本相似度任务提供了一个专门的任务流水线。该流水线包含了数据处理、模型构建和训练等步骤，使用户能够快速构建和训练文本相似度模型。
首先，我们需要准备用于训练的数据。对于文本相似度任务，通常需要一对文本样本和相应的标签。数据处理步骤将会对文本进行分词、编码和填充等操作，以便于后续的模型构建和训练。
from paddlenlp.datasets import LCQMC
from paddlenlp.data import Stack, Tuple, Pad
train_ds, dev_ds = LCQMC.get_datasets(["train", "dev"])
trans_func = partial(convert_example, tokenizer=tokenizer, max_seq_length=128)
train_ds.map(trans_func)
dev_ds.map(trans_func)
batchify_fn = lambda samples, fn=Tuple(
Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_id), # input
Pad(axis=0, pad_val=tokenizer.pad_token_type_id), # segment
Stack(dtype="int64") # label
): [data for data in fn(samples)]
接下来，我们可以选择一个预训练的模型，并在此基础上构建文本相似度模型。PaddleNLP提供了许多已经在大规模语料上预训练的模型，如ERNIE、BERT等。我们可以使用这些模型的特征提取能力来解决文本相似度问题。
from paddlenlp.transformers import ErnieTokenizer, ErnieForSequenceClassification
tokenizer = ErnieTokenizer.from_pretrained('ernie-1.0')
model = ErnieForSequenceClassification.from_pretrained('ernie-1.0', num_classes=2)
最后，我们可以使用Taskflow提供的train接口来训练模型。训练过程将自动完成模型的训练和评估，并输出训练结果。
optimizer = paddle.optimizer.AdamW(
learning_rate=2e-5, parameters=model.parameters())
criterion = paddle.nn.loss.CrossEntropyLoss()
metric = paddle.metric.Accuracy()
taskflow = Taskflow(model, optimizer, criterion, metric)
taskflow.train(train_ds, dev_ds, batch_size=32, epochs=3)
总结
PaddleNLP Taskflow是一个简单易用的NLP任务开发工具，可以帮助用户快速构建和训练文本相似度模型。通过使用Taskflow提供的预定义任务流水线，用户可以省去大量的数据处理和模型构建的工作，只需要关注具体业务逻辑的实现。同时，PaddleNLP还提供了丰富的预训练模型，可以帮助用户更好地解决文本相似度问题。
甘特图如下所示：
gantt
dateFormat YYYY-MM-DD
title 文本相似度任务流水线
section 数据处理
数据准备 :done, des1, 2022-01-01, 7d
数据分词 :done, des2, after
