基于神经网络混合模型的法律条文检索方法及相关设备

摘要

本申请涉及人工智能领域，本申请公开了一种基于神经网络混合模型的法律条文检索方法及相关设备，所述方法包括：获取输入文本，对所述输入文本进行向量化，获得第一文本向量及第二文本向量；对所述第一文本向量及所述第二文本向量进行堆栈嵌入，获得第一循环向量及第二循环向量；将所述第一循环向量与所述第二循环向量进行拼接，获得混合向量，并对所述混合向量进行堆栈嵌入，获得混合堆栈向量；对所述混合堆栈向量进行归一化处理，获得文本检索结果。本申请通过对输入文本进行多路输入，并对多路输入向量化，进行堆栈嵌入循环运算，对运算后的结果拼接后再次进行堆栈嵌入循环运算，获得法律条文的检索结果，可以有效提高法律条文检索的准确度。