[发明专利]一种文本匹配方法、装置、设备及介质有效
申请号: | 202110253010.6 | 申请日: | 2021-03-09 |
公开(公告)号: | CN112632232B | 公开(公告)日: | 2022-03-15 |
发明(设计)人: | 傅玮萍;许国伟;丁文彪;刘子韬 | 申请(专利权)人: | 北京世纪好未来教育科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F40/284;G06F40/30 |
代理公司: | 北京开阳星知识产权代理有限公司 11710 | 代理人: | 安伟 |
地址: | 100089 北京市海淀区中*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 一种 文本 匹配 方法 装置 设备 介质 | ||
本公开实施例涉及一种文本匹配方法、装置、设备及介质,其中该方法包括:获取目标短文本和目标长文本;确定与目标短文本相匹配的候选长文本;采用第一匹配模型对目标长文本和候选长文本进行匹配,确定第一匹配结果;基于第一匹配结果,得到目标短文本与目标长文本的第一匹配结果。采用上述技术方案,通过将短文本和长文本之间的匹配转换为两个长文本之间的匹配,可以避免因短文本信息量过少或短文本与长文本信息不对等导致的匹配不准确的问题,提高短文本和长文本之间匹配的准确性。
技术领域
本公开涉及语义处理技术领域,尤其涉及一种文本匹配方法、装置、设备及介质。
背景技术
文本匹配是自然语言处理领域中一个核心问题,它通过计算文本之间的相关性在许多自然语言处理应用中起到核心支撑作用,如信息检索、问答系统、对话系统、推荐系统等。
现有文本匹配技术,通常通过提取文本的特征,采用一些相似度度量方法计算文本之间的相似度或判断文本是否相关。除此之外,也有采用深度学习技术,基于神经网络训练得到文本的语义向量表示,再进行文本匹配;或者直接使用深度学习方法进行端到端的文本匹配。但是上述文本匹配方式均存在因短文本信息量少以及短文本与长文本信息不对等导致的匹配不准确的问题。
发明内容
为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本公开提供了一种文本匹配方法、装置、设备及介质。
本公开实施例提供了一种文本匹配方法,所述方法包括:
获取目标短文本和目标长文本;
确定与所述目标短文本相匹配的候选长文本;
采用第一匹配模型对所述目标长文本和所述候选长文本进行匹配,确定第一匹配结果;
基于所述第一匹配结果,得到所述目标短文本与所述目标长文本的匹配结果。
本公开实施例还提供了一种文本匹配装置,所述装置包括:
文本获取模块,用于获取目标短文本和目标长文本;
候选模块,用于确定与所述目标短文本相匹配的候选长文本;
第一匹配模块,用于采用第一匹配模型对所述目标长文本和所述候选长文本进行匹配,确定第一匹配结果;
结果模块,用于基于所述第一匹配结果,得到所述目标短文本与所述目标长文本的匹配结果。
本公开实施例还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:处理器;用于存储所述处理器可执行指令的存储器;所述处理器,用于从所述存储器中读取所述可执行指令,并执行所述指令以实现如本公开实施例提供的文本匹配方法。
本公开实施例还提供了一种计算机可读存储介质,所述存储介质存储有计算机程序,所述计算机程序用于执行如本公开实施例提供的文本匹配方法。
本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点:本公开实施例提供的文本匹配方案,获取目标短文本和目标长文本;确定与目标短文本相匹配的候选长文本;采用第一匹配模型对目标长文本和候选长文本进行匹配,确定第一匹配结果;基于第一匹配结果,得到目标短文本与目标长文本的匹配结果。采用上述技术方案,通过将短文本和长文本之间的匹配转换为两个长文本之间的匹配,可以避免因短文本信息量过少或短文本与长文本信息不对等导致的匹配不准确的问题,提高短文本和长文本之间匹配的准确性。
附图说明
此处的附图被并入说明书中并构成本说明书的一部分,示出了符合本公开的实施例,并与说明书一起用于解释本公开的原理。
为了更清楚地说明本公开实施例或现有技术中的技术方案,下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍,显而易见地,对于本领域普通技术人员而言,在不付出创造性劳动性的前提下,还可以根据这些附图获得其他的附图。
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