基于排序学习的深度文本匹配方法及装置
基本信息
| 申请号 | CN201910285853.7 | 申请日 | - |
| 公开（公告）号 | CN110019685B | 公开（公告）日 | 2021-08-20 |
| 申请公布号 | CN110019685B | 申请公布日 | 2021-08-20 |
| 分类号 | G06F16/33;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30 | 分类 | 计算；推算；计数; |
| 发明人 | 李健铨;刘小康;刘子博;晋耀红 | 申请（专利权）人 | 北京神州泰岳软件股份有限公司 |
| 代理机构 | 北京弘权知识产权代理有限公司 | 代理人 | 逯长明;许伟群 |
| 地址 | 230000 安徽省合肥市高新区习友路3333号A1楼19层-B区 | ||
| 法律状态 | - | ||
摘要
| 摘要 | 本申请提供了一种基于排序学习的深度文本匹配方法及装置，具体的，首先，获取由假设语句、推理语句组成的句子对，其中，推理语句包括正推理语句和多个负推理语句，假设语句与正推理语句的语义相关、与负推理语句的语义不相关；然后，将句子对中的语句进行相应的处理后，形成语句向量，再根据各语句向量之间的匹配程度值，计算预设损失函数的损失值，并根据该损失值，调整深度匹配模型的参数；最后，利用参数调整最终得到的深度匹配模型，对输入的语句进行文本匹配。本申请将输入句子对由两个句子对扩展为句子序列，并且包含正例和负例两种类型的数据，由于扩展模型的输入数量和类型，进而使得模型的拟合速度加快，有助于提高模型的匹配精度。 |
