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一种基于自回归与自编码的语义相似度获取方法

摘要

本发明属于深度学习技术领域,公开了一种基于自回归与自编码的语义相似度获取方法,包括如下步骤:S1:根据输入的原始文本,进行文本表征,获取优化的内容特征和查询特征;S2:根据上述步骤得到的内容特征和查询特征,使用优化语义提取模型进行语义特征提取;S3:根据上述步骤提取的原始文本的语义特征和现有的目标文本的语义特征,获取语义相似度。本发明提高了中文语言文本表征的准确性和文本相似度计算的准确率,解决了现有技术存在的性能损失、无法分辨单词关系以及单向问题。

著录项

  • 公开/公告号CN111144129A

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2020-05-12

    原文格式PDF

  • 申请/专利号CN201911362305.6

  • 发明设计人 王开业;蒋登位;崔斌;谭启涛;

    申请日2019-12-26

  • 分类号

  • 代理机构成都顶峰专利事务所(普通合伙);

  • 代理人王霞

  • 地址 610000 四川省成都市天府新区天府新经济产业园D区A6号楼4层

  • 入库时间 2023-12-17 08:51:25

法律信息

  • 法律状态公告日

    法律状态信息

    法律状态

  • 2020-06-05

    实质审查的生效 IPC(主分类):G06F40/30 申请日:20191226

    实质审查的生效

  • 2020-05-12

    公开

    公开

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