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释义文本深度匹配模型构建方法与释义文本深度匹配方法

摘要

本发明提供了一种释义文本深度匹配模型构建方法与释义文本深度匹配方法。释义文本深度匹配模型构建方法包括:获得训练样本集,训练样本集包括多个训练句对,每个训练句对包括第一与第二训练语句及其之间的语义匹配分数;获得各训练语句中每个词的语义特征向量和句法特征向量,计算该词的语义特征向量和句法特征向量之张量积,将该语句中各词对应的张量积的矩阵和确定为该训练语句的句法与语义交互特征量;将每个训练句对中的第一与第二训练语句的句法与语义交互特征量之矩阵差作为该训练句对的句法与语义交互特征量;利用卷积神经网络模型对每个训练句对进行训练,得到释义文本深度匹配模型。上述技术能够提高文本释义识别的准确度。

著录项

  • 公开/公告号CN109145292B

    专利类型发明专利

  • 公开/公告日2022-05-27

    原文格式PDF

  • 申请/专利权人 黑龙江工程学院;

    申请/专利号CN201810836453.6

  • 申请日2018-07-26

  • 分类号G06F40/211;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08;G06K9/62;

  • 代理机构哈尔滨市阳光惠远知识产权代理有限公司;

  • 代理人刘景祥

  • 地址 150050 黑龙江省哈尔滨市道外区红旗大街999号

  • 入库时间 2022-08-23 13:44:28

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