A BiGRU-Attention DSSM implementation with tensorflow estimator.

对应博客：https://blog.csdn.net/cdj0311/article/details/107634795

之前使用Keras和paddlepaddle实现过DSSM文本表示模型，(https://github.com/cdj0311/keras_bert_classification/blob/master/bert_dssm.py， https://github.com/cdj0311/paddledssm) 由于Keras做分布式计算比较麻烦，而paddlepaddle早已弃用，现在用tensorflow的高级API tf.estimator重写一遍，其中表示层使用双向GRU+Attention，最终输出为64维的向量。

python == 3.6

tensorflow == 1.13.1

训练步骤如下：

1. 将文本数据转换为tfrecord格式：

   python convert_data.py

   data目录的data.txt中包含了10000条训练数据，数据为某新闻网站上的标题和对应的内容，格式为：title\tcontent，train.tfrecord是转换完成的tfrecord数据。

2. 模型训练：

   sh train_local.sh

   模型训练完后会分别导出query和doc的pb格式模型，可根据需要进行选择。

3. 模型预测：

   python predict.py

   给定一个句子得到向量，并获取最相似的N个句子，例如：

   输入： 赵丽颖冯绍峰在拍女儿国的时候真的超级甜了

   输出：

      0.801103	女神赵丽颖李沁都爱穿黄毛衣，但差距真的蛮大的
      0.744942	街拍：喜欢第二位俏皮可爱的小姐姐，和她在一起不会觉得无聊！
      0.722599	杜江霍思燕夫妇甜蜜现身 牵手依偎恩爱甜到发腻
      0.719018	还在情侣穿搭烦恼，看街拍情侣都是怎么搭配的
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      0.687201	赵丽颖 路人抓拍下的颖宝，这颜值可以说是完美的纯天然美女了～
   

   输入： 祝考研的女士们先生们都顺利考进自己理想的学校

   输出：

    0.890815	祝考研的女士们先生们都顺利考进自己理想的学校！实在考不上就滚tm的，当代...
    0.758741	硕士研究生招生考试22日开考
    0.701588	加油高考！祝你们顺利考上心仪的大学！
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4. 分布式训练

   设置run_on_cluster=True， 提交到job中即可训练，由于每个公司的分布式训练提交命令不一样，这里就不贴出来了。

该项目是基于字符做Embedding，实际使用中我们一般会将字和词同时作为输入进行训练。