【NLP】文本匹配——Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features

背景

前文【NLP】文本匹配——Simple and Effective Text Matching with Richer Alignment Features阅读与总结(RE2)已经简要地介绍了RE2的原理，下面就参照着原文及其网上的开源代码进行该模型的复现。为了能够验证模型是否复现成功，并且我更偏向做中文的相关任务，对比开源项目:https://github.com/zhaogaofeng611/TextMatch在对应数据的复现结果，其在测试集上的ACC为：0.8391.
该论文pytorch版源码如下：https://github.com/alibaba-edu/simple-effective-text-matching-pytorch
感觉源码书写的挺好，就阅读了源码以及对其进行适当的修改以适应使用pytorch_lightning的训练模式。大家有兴趣的也可以看看源码。

原文整体来说介绍相对简单，但是在复现中一些细节问题很重要。实现源码已上传到我的github上：https://github.com/Htring/RE2_Text_Similarity_PL.

RE2实现

沿袭以往的实现思路，程序依然分为一下模块&#