[发明专利]一种口语语义匹配的方法及装置有效
申请号: | 202010349043.6 | 申请日: | 2020-04-28 |
公开(公告)号: | CN111680136B | 公开(公告)日: | 2023-08-25 |
发明(设计)人: | 吴信朝;周宸;骆加维;陈远旭 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F40/30;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/0455;G06N3/088;G06F18/2415;G06N3/048 |
代理公司: | 北京中强智尚知识产权代理有限公司 11448 | 代理人: | 黄耀威 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田街*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 口语 语义 匹配 方法 装置 | ||
1.一种口语语义匹配的方法,其特征在于,包括:
获取匹配数据库中的匹配文本,并拼接待匹配文本与所述匹配文本生成拼接文本;
根据第一预置模型计算所述拼接文本的第一模型编码,并且根据第二预置模型计算所述拼接文本的第二模型编码;
所述根据第一预置模型计算所述拼接文本的第一模型编码,并且根据第二预置模型计算所述拼接文本的第二模型编码,包括:
所述第一预置模型为深度语义模型,将所述拼接文本输入到所述深度语义模型的输入层,所述深度语义模型是根据预置训练数据进行模型参数训练的模型;
在所述深度语义模型的隐含层,根据所述拼接文本计算所述待匹配文本和所述匹配文本的向量相似度;
在所述深度语义模型的输出层,根据概率化函数将所述向量相似度归一化到[0,1]区间,输出第一模型编码,所述第一模型编码是二维向量,所述二维向量代表所述待匹配文本和所述匹配文本之间语义相似或不相似的概率;
所述第二预置模型为自然语言推断模型,将所述拼接文本输入到所述自然语言推断模型的输入层,所述自然语言推断模型是指根据预置训练数据进行模型参数训练的模型;
在所述自然语言推断模型的隐含层,根据所述拼接文本计算所述待匹配文本和所述匹配文本的匹配概率;
在所述自然语言推断模型的输出层,根据概率化函数将所述匹配概率归一化到[0,1]区间,输出第二模型编码,所述第二模型编码是三维向量,所述三维向量代表所述待匹配文本和所述匹配文本之间语义蕴含、中立或矛盾的概率;
根据掩码权重,分别提取所述第一模型编码的第一相似维度,以及所述第二模型编码的第二相似维度,所述第一相似维度是指所述待匹配文本与所述匹配文本的相似度,所述第二相似维度是指所述待匹配文本与所述匹配文本的相似度;
将所述第一相似维度和所述第二相似维度进行拼接,得到拼接结果,提取所述拼接结果中的维度最大值;
确定所述维度最大值对应的匹配文本为所述待匹配文本的语义相似文本。
2.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据第一预置模型计算所述拼接文本的第一模型编码,并且根据第二预置模型计算所述拼接文本的第二模型编码,包括:
根据BERT模型,计算所述拼接文本的拼接语义编码;
根据第一预置模型计算所述拼接语义编码的第一模型编码,并且根据第二预置模型计算所述拼接语义编码的第二模型编码。
3.如权利要求2所述的方法,其特征在于,所述根据第一预置模型计算所述拼接语义编码的第一模型编码,并且根据第二预置模型计算所述拼接语义编码的第二模型编码,包括:
根据所述深度语义模型计算所述拼接语义编码的第一模型编码;
根据所述自然语言推断模型计算所述拼接语义编码的第二模型编码。
4.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述维度最大值对应的匹配文本为所述待匹配文本的语义相似文本之后,所述方法还包括:
在所述待匹配文本的输入端展示语义相似文本。
5.如权利要求1所述的方法,其特征在于,所述确定所述维度最大值对应的匹配文本为所述待匹配文本的语义相似文本之后,所述方法还包括:
查找与所述语义相似文本对应的应答文本;
在所述待匹配文本的输入端展示所述应答文本。
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