论文介绍
这篇文章是 COLING 2018 的 Best Reproduction Paper，文章主要对现有的做句子对任务的最好的几个模型进行了重现
，并且作者实现出来的效果和原文章声称的效果相差不多，这点还是很厉害的，而且作者对语义理解的集中任务也做了相关梳理，文章简单易读，还是很值得一看的。
任务
句子对建模是 NLP，NLU 中比较基础，并扮演着重要角色的任务，主要集中在语义理解，语义交互上，这也是我自己的一个研究方向，大致有这几类任务：
1. Semantic Textual Similarity (STS) ：判断两个句子的语义相似程度（measureing the degree of equivalence in the underlying semantics of paired snippets of text）；
2. Natural Language Inference (NLI) ：也叫 Recognizing Textual Entailment (RTE)，判断两个句子在语义上是否存在推断关系，相对任务一更复杂一些，不仅仅是考虑相似，而且也考虑了推理；
3. Paraphrase Identification (PI) ：判断两个句子是否表达同样的意思（identifing whether two sentences express the same meaning）；
4. Question Answering (QA) ：主要是指选择出来最符合问题的答案，是在给定的答案中进行选择，而不是生成；
5. Machine Comprehension (MC) ：判断一个句子和一个段落之间的关系，从大段落中找出存在答案的小段落，对比的两个内容更加复杂一些。
论文模型
有了任务，作者选取了集中目前情况下最好的模型，因为原文中每个模型可能只针对了某些任务进行了很多优化，那这些模型是否真的有效呢，作者考虑这些模型在所有的任务上进行比较，在介绍模型之前，作者首先介绍了句子对建模的一般框架：
一般框架
1. 输入层：适用预训练或者参与训练的词向量对输入中的每个词进行向量表示，比较有名的 Word2Vec，GloVe，也可以使用子序列的方法，例如 character-level embedding；
2. 情境编码层：将句子所处的情境信息编码表示，从而更好的理解目标句子的语义，常用的例如 CNN，HighWay Network 等，如果是句子语义表示的方法，一般到这里就结束了，接下来会根据具体的任务直接使用这一层得到语义表示；
3. 交互和注意力层：该层是可选的，句子语义表示有时候也会用到，但更多的是词匹配方法用到的，通过注意力机制建模两个句子在词层面的匹配对齐关系，从而在更细粒度上进行句子对建模，个人认为句子语义表示也会用到这些，只是句子语义表示最后会得到一个语义表示的向量，而词匹配的方法不一定得到句子语义的向量；
4. 输出分类层：根据不同的任务，使用 CNN，LSTM，MLP 等进行分类判断。
下图展示了一些句子语义表示的模型的基本框架：
有了这个一般的框架，接下来作者选取了集中目前最好的模型进行重现。
模型选择
1. InferSent
[1]：BiLSTM+max-pooling；
2. SSE [2]：如图 1，和 InferSent 比较类似；
3. DecAtt [3]：词匹配模型的代表，利用注意力机制得到句子 1 中的每个词和句子 2 中的所有词的紧密程度，然后用句子 2 中的所有词的隐层状态，做加权和表示句子 1 中的每个词；
4. ESIM [4]：考虑了一些词本身的特征信息，和 DecAtt 比较类似；
5. PWIM [5]：在得到每个词的隐层状态之后，通过不同的相似度计算方法得到词对之间相似关系，最后利用 CNN 进行分类。
数据
为了更好的展示每个数据的情况，在这里直接用下图展示作者使用到的数据集：
结果
直接上结果，上图是原文章中的结果，下图是作者重现的结果：
从结果上看，作者实现的效果还是很厉害的，基本上跟原文章声明的不相上下，当然由于不是针对特定任务进行特别优化，所有效果还是有一点点差的，但基本上可以认为是实现了原来的效果，而且作者也发现了一些有意思的现象，例如：表现最好的就是 ESIM，个人感觉这里面加入了很多次本身的一些信息，例如近义词，反义词，上下位信息等，这些信息其实对句子语义理解十分重要。
以上就是这篇文章的整体介绍，作者完整实现了这些方法，并在不同的数据集上进行验证，工作量还是很大的，而且对句子对建模进行了比较完整的介绍，还是很有意思的。
引用
[1]. A. Conneau, D. Kiela, H. Schwenk, L. Barrault, A. Bordes, Supervised Learning of Universal Sentence Representations from Natural Language Inference Data
[2]. Shortcut-Stacked Sentence Encoders for Multi-Domain Inference, Yixin Nie and Mohit Bansal.
[3]. A Decomposable Attention Model for Natural Language Inference, AnkurP.Parikh, Oscar Täckstöm, Dipanjan Das, Jakob Uszkoreit
[4]. Enhanced LSTM for Natural Language Inference, Qian Chen, Xiaodan Zhu, Zhenhua Ling, Si Wei, Hui Jiang, Diana Inkpen
[5]. Hua He and Jimmy Lin. Pairwise Word Interaction Modeling with Deep Neural Networks for Semantic Similarity Measurement
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