[发明专利]一种基于seq2seq模型的语义相似度计算方法

权利要求书

1.一种基于seq2seq模型的语义相似度计算方法，其特征在于：包括以下步骤：

S1、构建训练数据；

S2、文本预处理：去除一些对判断句子语义无关的特殊字符，对于文本中的链接、地名等信息进行归一化，映射为统一的字符；

S3、构建基于字粒度的字典，将文本映射为对应字典中的索引值，并输入Seq2seq模型进行训练；

S4、使用seq2seq模型的encoder部分进行用户提问句子的特征向量提取；

S5、通过计算特征向量间的相似度，从而匹配到与用户提问最相关的问法，将该问法对应的回复作为提问的回答。

2.基于权利要求1所述的一种基于seq2seq模型的语义相似度计算方法，其特征在于：所述步骤S1的具体执行为：使用问法库中相同问法下的问法示例两两构建pair。

3.基于权利要求1所述的一种基于seq2seq模型的语义相似度计算方法，其特征在于：所述步骤S3中训练的具体执行为：文本输入模型中之后，将模型中encoder部分的表征向量采用拼接的方式与目标句子的字向量结合后输入模型中的Decoder部分进行训练，模型优化时采用交叉熵损失函数。

4.基于权利要求1所述的一种基于seq2seq模型的语义相似度计算方法，其特征在于：所述步骤S5中相似度计算采用余弦相似度作为句子相似度计算指标。