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MatchZoo 是由中科院计算所网络数据科学与技术重点实验室于 2017 年发布的一个深度文本匹配工具开源项目，可应用于文本检索、自动问答、复述问题、对话系统等多种应用任务场景。目前在 GitHub 平台上已获得将近 2600 Star，719 Fork，在深度文本匹配领域具有较大的影响力。
MatchZoo-py 是基于 PyTorch 框架，对 MatchZoo Keras 版本进行二次开发的新开源项目。借助 PyTorch 灵活性高，可扩展性强的特性，MatchZoo-py 在文本处理上具有更简洁的实现。使用 MatchZoo-py 框架，用户可以更加直观地了解深度文本匹配模型的设计、更加便利地比较不同模型的性能差异、更加快捷地开发新型的深度匹配模型。
MatchZoo-py 提供了基准数据集（WiKiQA、QuoraQP、SNLI 等数据集）进行模型开发与评估，实现了当前最流行的深度文本匹配方法（包括 DRMM，DSSM，CDSSM，ESIM，ARC-I，ARC-II，KNRM，ConvKNRM，BiMPM，MatchLSTM ，Bert 等算法），旨在为信息检索、数据挖掘、自然语言处理、机器学习等领域内的研究与从业人员提供便利。
同时，MatchZoo-py 整合了为 NLP 带来里程碑式改变的预训练模型 Bert，并提供了相应的使用指南。
MatchZoo-py v1.0 具有的新 Features 如下：
- 基于 PyTorch 框架进行开发，灵活性高，可扩展性强
- 整合预训练模型 Bert，可作为模型基础层使用，并提供使用指南
- 优化 Embedding 加载模块，支持 Word2vec，GloVe，fastText 等 Embedding
- 支持不同粒度（Character，N-gram，Word，Phrase 等）的 Embedding 输入
- 实现了大部分流行的深度匹配模型
- 支持动态 Padding，提高模型效率
- 自动检测 Task 中 Loss 和 Metric 的合法性
- 支持多线程 DataLoader
- 模型训练中支持自定义 Early stopping，clipping gradient norm，validation interval 以及自动保存最好模型
我们对比了多个模型，不同模型的性能如下所示，图 1 为不同模型在 WikiQA 训练数据集上的损失曲线，图 2 为不同模型在 WikiQA 测试数据集上的 NDCG@5 性能曲线，可以看到， MatchZoo-Py 可以复现 Keras 版本的性能，并且发现 Bert 取得了最好的性能。
图 1 不同模型在训练集上的的 loss 曲线图
图 2 不同模型在测试集上的 NDCG@5 性能曲线图
作为一个开源项目，欢迎大家给我们提供宝贵的建议与意见，同时也欢迎大家申请加入我们的开发队伍。
项目地址：
https://github.com/NTMC-Community/MatchZoo-py
