[发明专利]基于人工智能的文本校验方法和装置在审
| 申请号： | 201710404268.5 | 申请日： | 2017-06-01 |
| 公开（公告）号： | CN107133202A | 公开（公告）日： | 2017-09-05 |
| 发明（设计）人： | 朱志凡;冯仕堃;周坤胜;何径舟 | 申请（专利权）人： | 北京百度网讯科技有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/22 | 分类号： | G06F17/22;G06F17/27 |
| 代理公司： | 北京英赛嘉华知识产权代理有限责任公司11204 | 代理人： | 王达佐,马晓亚 |
| 地址： | 100085 北京市*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请公开了基于人工智能的文本校验方法和装置。该方法的一具体实施方式包括分别对待校验的第一文本和待校验的第二文本进行分词，确定所分割的各个词的词向量以生成第一词向量序列和第二词向量序列；分别将所述第一词向量序列和所述第二词向量序列输入至预先训练的、包含至少一个多尺度卷积层的卷积神经网络，将最后一个多尺度卷积层所输出的多个向量序列中的各向量序列确定为特征向量序列，得到与各文本相对应的特征向量序列组；将每一个特征向量序列组中的各个特征向量序列进行结合，生成结合特征向量序列；对所生成的结合特征向量序列进行解析，确定所述第一文本和所述第二文本是否通过相似性校验。该实施方式提高了文本校验的灵活性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 人工智能 文本 校验 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种基于人工智能的文本校验方法，其特征在于，所述方法包括：分别对待校验的第一文本和待校验的第二文本进行分词，确定所分割的各个词的词向量，以生成与所述第一文本相对应的第一词向量序列和与所述第二文本相对应的第二词向量序列；分别将所述第一词向量序列和所述第二词向量序列输入至预先训练的、包含至少一个多尺度卷积层的卷积神经网络，将所述至少一个多尺度卷积层中的最后一个多尺度卷积层所输出的多个向量序列中的各向量序列确定为特征向量序列，以分别得到与各文本相对应的特征向量序列组，其中，所述卷积神经网络用于提取文本的特征；将所确定的、与每一个文本的相对应的特征向量序列组中的各个特征向量序列进行结合，生成与该文本相对应的结合特征向量序列；对所生成的结合特征向量序列进行解析，确定所述第一文本和所述第二文本是否通过相似性校验。
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