[发明专利]一种文本相似度确定方法、装置、设备及存储介质有效
| 申请号： | 201810937072.7 | 申请日： | 2018-08-16 |
| 公开（公告）号： | CN109145299B | 公开（公告）日： | 2022-06-21 |
| 发明（设计）人： | 史文丽;王晨光 | 申请（专利权）人： | 北京金山安全软件有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F16/35;G06K9/62 |
| 代理公司： | 北京柏杉松知识产权代理事务所(普通合伙) 11413 | 代理人： | 丁芸;项京 |
| 地址： | 100123 北京市朝*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明实施例提供了一种文本相似度确定方法、装置、设备及存储介质，其中，该方法包括；确定待分析文本；对待分析文本进行分句，得到待分析文本对应的多个句子；针对每个句子，将该句子输入至预先训练的神经网络模型，得到该句子对应的语义特征向量，其中，神经网络模型是根据多个第一训练样本以及多个第一训练样本分别对应的关联句子训练得到的；根据每个句子对应的语义特征向量，确定待分析文本对应的特定特征向量；计算待分析文本对应的特定特征向量之间的相似度，并将该相似度作为待分析文本之间的相似度。如此，能够提高文本相似度确定的准确度。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 相似 确定 方法 装置 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本相似度确定方法，其特征在于，包括：确定待分析文本；对所述待分析文本进行分句，得到所述待分析文本对应的多个句子；针对每个句子，将该句子输入至预先训练的神经网络模型，得到该句子对应的语义特征向量，其中，所述神经网络模型是根据多个第一训练样本以及多个第一训练样本分别对应的关联句子训练得到的；根据每个句子对应的所述语义特征向量，确定所述待分析文本对应的特定特征向量；计算所述待分析文本对应的所述特定特征向量之间的相似度，并将该相似度作为所述待分析文本之间的相似度。
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