[发明专利]文本匹配方法、装置、存储介质及计算机设备在审

专利信息
申请号: 202111152505.6 申请日: 2021-09-29
公开(公告)号: CN113886544A 公开(公告)日: 2022-01-04
发明(设计)人: 王绥学;黎洛晨 申请(专利权)人: 唯品会(广州)软件有限公司
主分类号: G06F16/332 分类号: G06F16/332;G06F16/33;G06F40/35;G06F40/295;G06F40/216;G06K9/62;G06N3/04
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 刘思言
地址: 510000 广东省广州市*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 文本 匹配 方法 装置 存储 介质 计算机 设备
【权利要求书】:

1.一种文本匹配方法,其特征在于,所述方法包括:

获取目标文本,以及与所述目标文本对应的待匹配文本集;

确定与所述目标文本对应的第一句向量和文本类别,以及与所述待匹配文本集中的各个待匹配文本对应的第二句向量;

将所述目标文本对应的第一句向量分别与每个待匹配文本对应的第二句向量进行相似度匹配,得到每个待匹配文本的相似度匹配结果;

基于所述目标文本的文本类别对各个待匹配文本的相似度匹配结果进行优化,并基于优化后的相似度匹配结果确定所述待匹配文本集中的目标匹配文本。

2.根据权利要求1所述的文本匹配方法,其特征在于,所述获取与所述目标文本对应的待匹配文本集的步骤,包括:

对所述目标文本进行分词,得到至少一个词组;

在FAQ知识库中对所述词组进行检索,得到多个与所述词组对应的待匹配文本,形成待匹配文本集;其中,所述FAQ知识库中预先建立有与多个待匹配文本对应的索引结构。

3.根据权利要求1所述的文本匹配方法,其特征在于,所述确定与所述目标文本对应的第一句向量和文本类别的步骤,包括:

将所述目标文本输入至文本分类模型中,得到所述文本分类模型输出的与所述目标文本对应的第一句向量和文本类别;

其中,所述文本分类模型为,以FAQ知识库中的不同文本类别对应的多个待匹配文本为训练样本,以每个待匹配文本对应的文本类别为样本标签训练得到的。

4.根据权利要求3所述的文本匹配方法,其特征在于,所述确定与所述待匹配文本集中的各个待匹配文本对应的第二句向量的步骤,包括:

在缓存中分别查找与所述待匹配文本集中的各个待匹配文本对应的第二句向量;

其中,所述缓存中预先存储有所述FAQ知识库中的所有待匹配文本,以及通过所述文本分类模型得到的与每个待匹配文本对应的第二句向量。

5.根据权利要求1所述的文本匹配方法,其特征在于,所述基于所述目标文本的文本类别对各个待匹配文本的相似度匹配结果进行优化的步骤,包括:

根据所述目标文本的文本类别确定对应的调整系数;

利用所述调整系数对各个待匹配文本的相似度匹配结果进行优化。

6.根据权利要求5所述的文本匹配方法,其特征在于,所述目标文本的文本类别包括业务类文本和非业务类文本;

当所述目标文本为非业务类文本时,所述目标文本的调整系数小于所述业务类文本的调整系数。

7.根据权利要求1所述的文本匹配方法,其特征在于,所述基于优化后的相似度匹配结果确定所述待匹配文本集中的目标匹配文本的步骤,包括:

将优化后的相似度匹配结果进行排序,得到排序结果;

根据预设选取个数以及预设相似度阈值,对所述排序结果中的待匹配文本进行筛选;

将筛选后的待匹配文本作为所述目标文本的目标匹配文本。

8.一种文本匹配装置,其特征在于,包括:

文本获取模块,用于获取目标文本,以及与所述目标文本对应的待匹配文本集;

文本处理模块,用于确定与所述目标文本对应的第一句向量和文本类别,以及与所述待匹配文本集中的各个待匹配文本对应的第二句向量;

相似度匹配模块,用于将所述目标文本对应的第一句向量分别与每个待匹配文本对应的第二句向量进行相似度匹配,得到每个待匹配文本的相似度匹配结果;

文本匹配模块,用于基于所述目标文本的文本类别对各个待匹配文本的相似度匹配结果进行优化,并基于优化后的相似度匹配结果确定所述待匹配文本集中的目标匹配文本。

9.一种存储介质,其特征在于:所述存储介质中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述文本匹配方法的步骤。

10.一种计算机设备,其特征在于:所述计算机设备中存储有计算机可读指令,所述计算机可读指令被一个或多个处理器执行时,使得一个或多个处理器执行如权利要求1至7中任一项所述文本匹配方法的步骤。

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