[发明专利]文本匹配模型的构建方法、系统、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种文本匹配模型的构建方法，其特征在于，所述文本匹配模型包括特征抽取模块和编码模块，所述方法包括：

将搜索文本样本集合和视频标题样本集合输入至所述特征抽取模块中，并将所述特征抽取模块的输出结果作为所述编码模块的输入，对所述文本匹配模型进行训练；

采用所述语义交互模块对所述文本匹配模型的训练过程进行监督，以及确定所述文本匹配模型和所述语义交互模块之间的第一关联关系，所述第一关联关系用于表征所述文本匹配模型的训练结果；

基于所述第一关联关系辅助所述文本匹配模型进行训练，直至所述第一关联关系满足预设收敛条件，确定所述文本匹配模型训练完成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述方法还包括：

采用解码模块与所述语义交互模块对所述文本匹配模型的训练过程进行监督，以及确定所述文本匹配模型、所述语义交互模块和所述解码模块之间的第二关联关系，所述第二关联关系用于表征所述文本匹配模型的训练结果；

基于所述第二关联关系辅助所述文本匹配模型进行训练，直至所述第二关联关系满足预设收敛条件，确定所述文本匹配模型训练完成。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，其特征在于，所述将搜索文本样本集合和视频标题样本集合输入至所述特征抽取模块中，并将所述特征抽取模块的输出结果作为所述编码模块的输入，包括：

通过所述特征抽取模块对搜索文本样本集合和视频标题样本集合进行向量化处理，得到所述搜索文本样本集合对应的第一文本向量，以及所述视频标题样本集合对应的第二文本向量，其中，所述第一文本向量和所述第二文本向量用于作为所述语义交互模块的输入向量；

通过所述编码模块对所述第一文本向量和所述第二文本向量进行编码处理，得到所述搜索文本样本集合对应的第三文本向量，以及所述视频标题样本集合对应的第四文本向量，其中，所述第三文本向量和所述第四文本向量用于作为所述解码模块的输入向量。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述采用解码模块与所述语义交互模块对所述文本匹配模型的训练过程进行监督，以及确定所述文本匹配模型、所述语义交互模块和所述解码模块之间的第二关联关系，包括：

通过所述解码模块对所述第三文本向量和所述第四文本向量进行解码处理，得到所述搜索文本样本集合对应的第五文本向量，以及所述视频标题样本集合对应的第六文本向量；

通过所述语义交互模块确定所述第一文本向量和所述第二文本向量之间的特征匹配向量，以及确定所述第三文本向量和所述第四文本向量之间的特征交互向量；

确定所述第三文本向量、所述第四文本向量、预训练的搜索文本向量、预训练的视频标题向量、所述第五文本向量和所述第六文本向量、所述特征匹配向量和所述特征交互向量之间的第二关联关系；

所述采用所述语义交互模块对所述文本匹配模型的训练过程进行监督，以及确定所述文本匹配模型和所述语义交互模块之间的第一关联关系，包括：

通过所述语义交互模块确定所述第一文本向量和所述第二文本向量之间的特征匹配向量，以及确定所述第三文本向量和所述第四文本向量之间的特征交互向量；

确定所述第三文本向量、所述第四文本向量、所述特征匹配向量和所述特征交互向量之间的第一关联关系。