一种多领域与多学科科技政策资源检索方法及装置

摘要

本发明提供一种多领域与多学科科技政策资源检索方法及装置，通过传统的预设相关性计算模型计算用户查询和各科技政策资源文本段的相似度并初步召回和粗排候选文档，再进一步引用深度语言模型BERT对初步召回的候选文档进行修正和重排以最终输出查询结果。基于无标注的文本对BERT模型进行预训练，并采用特定领域有标注的文本进行微调，提高了文本匹配任务完成过程中的语义捕获能力。通过分割候选文本为多个文本段，分别计算各文本段与用户查询之间的相似度后进行聚合得到第二相关性分数，以解决BERT模型输入限制的问题。本发明通过两阶段的查询检索，综合词汇、词义和结构层面的特征，提升了文本匹配的精度。