基于深度学习的文本实体匹配方法、系统、装置
基本信息
| 申请号 | CN201910793713.0 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110532353B | 公开（公告）日 | 2021-10-15 |
| 申请公布号 | CN110532353B | 申请公布日 | 2021-10-15 |
| 分类号 | G06F16/33（2019.01）I;G06F16/335（2019.01）I;G06N3/04（2006.01）I;G06N3/08（2006.01）I | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 张东祥;聂雨杨;陈李江 | 申请（专利权）人 | 海南阿凡题科技有限公司 |
| 代理机构 | 北京市恒有知识产权代理事务所（普通合伙） | 代理人 | 郭文浩;尹文会 |
| 地址 | 571924海南省老城高新技术产业示范区海南生态软件园沃克公园8811 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本发明属于数据库检索领域，具体涉及一种基于深度学习的文本实体匹配方法、系统、装置，旨在解决现有文本实体匹配方法匹配准确率低的问题。本系统方法包括获取待匹配的第一、第二文本，并进行词嵌入得到第一、第二词向量序列；通过基于自注意力机制的双向门控循环单元得到第一、第二语义向量序列；通过基于互注意力机制的高速路神经网络和门控网络得到第一、第二词向量序列中每个词向量的总结表示，构建总结序列；基于全局注意力机制获取第一、第二词向量序列的总结向量表示；基于总结向量表示，通过高速路神经网络得到最终总结向量表示，并通过Softmax分类器得到文本的匹配结果。本发明提高了文本实体匹配的准确率。 |
