对于faq问答中的形式为一个标准问题对应多个相似问题的知识库，直接使用学术界的方法句子pair的方法（句子1，句子2， 是否相似）不能很好构造训练数据集，其中的原因有
- 公开数据集中的对于snetence1, sentence2给出一个明确的相似或者不相似的标签；但在工业faq中的相似度是其实不是计算sentence1, shentence2是否相似，而是sentence1 和{sentence2, sentece3...sentence_n}中的哪个更相似，虽然可以根据相似度的概率值来进行排序，然后选择概率最大的那个。但这两个任务从很根本上来讲还是有些区别。
- 从faq中标准问题-->相似问题的知识库中，很难构造出（sentence1， sentence2, 是否相似）这样的数据，其中主要是负样本数据难以构建，正样本数据还是很好构建的。
我尝试过正样本（同一个标准问题下的相似问题两两互为正样本），
负样本（sentece1, sentece2「方法a:随机抽取10个其他标准问题下的相似问题 方法b: 使用bert模型句向量跑出在其他标准问题下的相似问题中,与sentence1句向量距离最小的）
使用bert的相似度计算模型，其结果不收敛
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在Reimers, N., & Gurevych, I. (2019, August 27). 《Sentence-BERT: Sentence Embeddings using Siamese BERT-Networks》的启发下，使用孪生网络来训练，保留最终的Bert 句向量模型，计算cosin相似度，其结果是收敛和有效的。
在一次偶然的机会，我尝试用了把标准问题作为一个类别，其对应的相似问题作为该类别下的语料，使用bert模型直接训练一个分类模型，最终保留bert句向量模型，计算cosin相似度。最终发现该方法比上述孪生网络的方法收敛速度更快，且相似度计算的准确率更高。
