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
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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。
基本信息
专利标题 ：
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
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN109145292A
申请号 ：
CN201810836453.6
公开（公告）日 ：
2019-01-04
申请日 ：
2018-07-26
授权号 ：
CN109145292B
授权日 ：
2022-05-27
发明人 ：
孔蕾蕾韩中元齐浩亮韩咏孙栩于海浩
申请人 ：
黑龙江工程学院
申请人地址 ：
黑龙江省哈尔滨市道外区红旗大街999号
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
优先权 ：
CN201810836453.6
主分类号 ：
G06F17/27
IPC分类号 ：
G06F17/27 G06N3/04 G06N3/08 G06K9/62
法律状态
2022-05-27 ：
授权
2019-01-29 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 17/27
申请日 : 20180726
申请日 : 20180726
2019-01-04 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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