基于句级深度学习语言模型的语义模糊搜索的方法
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摘要
本发明公开了基于句级深度学习语言模型的语义模糊搜索的方法。本发明中，本发明模糊程度高，本发明引入了深度学习语言模型，充分的考虑了语义问题，可以将与目标语句语义相似度高的语句检索出来，并且使用分层计算语义相似度的方式高效的判断语句之间的语义相似度大小；运算速度快，使用了向量化处理代替常规的循环遍历处理文本的方式，确保了每个语义匹配任务单元能够并行处理，极大提高了搜索速度；搜索查全率高，利用蕴含指数，使得系统对语法干扰的鲁棒性更好，有效提升了搜索的查全率；系统灵活，本发明将语义理解、模糊查询、信息精准定位等机制进行融合，然后将整个算法模块进行了接口封装，方便用户调用。
基本信息
专利标题 ：
基于句级深度学习语言模型的语义模糊搜索的方法
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN110990538A
申请号 ：
CN201911328556.2
公开（公告）日 ：
2020-04-10
申请日 ：
2019-12-20
授权号 ：
CN110990538B
授权日 ：
2022-04-01
发明人 ：
裴正奇段必超黄梓忱朱斌斌段朦丽于秋鑫
申请人 ：
深圳前海黑顿科技有限公司
申请人地址 ：
广东省深圳市前海深港合作区前湾一路1号A栋201室(入驻深圳市前海商务秘书有限公司)
代理机构 ：
北京化育知识产权代理有限公司
代理人 ：
涂琪顺
优先权 ：
CN201911328556.2
主分类号 ：
G06F16/33
IPC分类号 ：
G06F16/33 G06F40/30
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F16/33
••查询
法律状态
2022-04-01 ：
授权
2020-10-20 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 16/33
申请日 : 20191220
申请日 : 20191220
2020-04-10 ：
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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