[发明专利]建立同义鉴别模型以及鉴别同义文本的方法、装置有效
| 申请号： | 201710890961.8 | 申请日： | 2017-09-27 |
| 公开（公告）号： | CN107797985B | 公开（公告）日： | 2022-02-25 |
| 发明（设计）人： | 范淼;孙明明;林武桃;李平 | 申请（专利权）人： | 百度在线网络技术(北京)有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/247 | 分类号： | G06F40/247;G06F40/242;G06N3/04 |
| 代理公司： | 北京鸿德海业知识产权代理有限公司 11412 | 代理人： | 袁媛 |
| 地址： | 100085 北京*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明提供一种建立同义鉴别模型以及鉴别同义文本的方法、装置，所述建立方法包括：获取训练样本中的文本对；利用词向量词典，得到所述文本对中各文本的量化矩阵；将各文本的量化矩阵作为卷积神经网络的输入，将该文本对所对应的同义标注结果作为卷积神经网络的输出，训练所述卷积神经网络，得到同义鉴别模型。鉴别同义文本的方法包括：获取待鉴别的文本对；利用词向量词典，得到所述文本对中各文本的量化矩阵；将所述各文本的量化矩阵作为同义鉴别模型的输入，根据所述同义鉴别模型的输出确定文本对的同义鉴别结果。通过本发明所提供的技术方案，降低了对切词工具、词性分析、句子模板等辅助工具的依赖，能够提高文本对同义鉴别结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 建立 同义 鉴别 模型 以及 文本 方法 装置 | ||
【主权项】：
一种建立同义鉴别模型的方法，其特征在于，所述方法包括：获取训练样本中的文本对；利用词向量词典，得到所述文本对中各文本的量化矩阵；将各文本的量化矩阵作为卷积神经网络的输入，将该文本对对应的同义标注结果作为卷积神经网络的输出，训练所述卷积神经网络，得到同义鉴别模型；所述同义鉴别模型用于鉴别输入的文本对是否同义。
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