[发明专利]一种语义匹配方法及装置

权利要求书

1.一种语义匹配方法，其特征在于，包括：

获取待匹配问题语句；

基于已训练的第一语义匹配模型，以所述待匹配问题语句和各个目标答案语句为输入参数，分别确定所述待匹配问题语句的第一待匹配问题语义概率分布，以及所述各个目标答案语句的答案语义概率分布，其中，预先存储有多个目标问题语句和目标答案语句对；

根据确定出的所述第一待匹配问题语义概率分布，以及确定出的各个答案语义概率分布，分别确定所述待匹配问题语句与所述各个目标答案语句之间的第一语义相似度；

基于已训练的第二语义匹配模型，以所述待匹配问题语句和各个目标问题语句为输入参数，分别确定所述待匹配问题语句的第二待匹配问题语义概率分布，以及所述各个目标问题语句的问题语义概率分布；

分别计算所述第二待匹配问题语义概率分布和确定出的各个问题语义概率分布之间的内积，获得所述第二待匹配问题语义概率分布与所述各个问题语义概率分布之间的第二分布距离；

分别将获得的各个第二分布距离，作为对应的所述待匹配问题语句与目标问题语句之间的第二语义相似度；

分别将确定出的各个第一语义相似度与对应的第二语义相似度进行加权平均，确定出各个平均语义相似度；

确定出平均语义相似度最高对应的目标答案语句，并作为所述待匹配问题语句匹配到的答案语句。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，根据确定出的所述第一待匹配问题语义概率分布，以及确定出的各个答案语义概率分布，分别确定所述待匹配问题语句与所述各个目标答案语句之间的第一语义相似度，具体包括：

分别计算所述第一待匹配问题语义概率分布和确定出的各个答案语义概率分布之间的交叉熵，获得所述第一待匹配问题语义概率分布与所述各个答案语义概率分布之间的第一分布距离；

分别将获得的各个第一分布距离，作为对应的所述待匹配问题语句与目标答案语句之间的第一语义相似度。

3.如权利要求1所述的方法，其特征在于，获取待匹配问题语句之后，进一步包括：

对所述待匹配问题语句进行关键词提取，获得所述待匹配问题语句的关键词；

根据所述关键词，筛选出前预设数个、与所述待匹配问题语句相似度最高的目标问题语句；

根据筛选出的各个目标问题语句，分别确定出与筛选出的各个目标问题语句对应的目标答案语句。

4.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一语义匹配模型的训练方式为：

获取第一正例样本集，其中，所述正例样本集中包括多个问题语句样本和答案语句样本对；

分别将所述各个问题语句样本与各个对应非配对的答案语句样本进行组合，获得第一负例样本集；

将所述第一正例样本集和所述第一负例样本集输入到所述第一语义匹配模型中进行训练，分别计算所述第一正例样本集中的问题语句样本的概率分布与对应的答案语句样本的概率分布之间的交叉熵，获得所述第一正例样本集中的问题语句样本与对应的答案语句样本之间的语义相似度，并分别计算所述第一负例样本集中的问题语句样本的概率分布与对应的非匹配答案语句样本的概率分布之间的交叉熵，获得所述第一负例样本集中的问题语句样本与对应的非匹配答案语句样本之间的语义相似度，直至所述第一语义匹配模型的目标函数收敛，获得训练完成的第一语义匹配模型，

其中，所述目标函数为所述第一正例样本集和所述第一负例样本集之间的损失函数最小化，所述第一语义匹配模型用于使所述第一正例样本集中问题语句样本的概率分布和答案语句样本的概率分布之间的分布距离最小，使所述第一负例样本集中问题语句样本的概率分布和答案语句样本的概率分布之间的分布距离最大。