[发明专利]序列动态阅读的自然语言语义匹配方法有效
| 申请号： | 201910228242.9 | 申请日： | 2019-03-25 |
| 公开（公告）号： | CN109948163B | 公开（公告）日： | 2022-10-28 |
| 发明（设计）人： | 陈恩红;刘淇;张琨;吕广奕;吴乐 | 申请（专利权）人： | 中国科学技术大学 |
| 主分类号： | G06F40/211 | 分类号： | G06F40/211;G06F40/30;G06F16/33;G06F16/31 |
| 代理公司： | 北京凯特来知识产权代理有限公司 11260 | 代理人： | 郑立明;郑哲 |
| 地址： | 230026 安*** | 国省代码： | 安徽;34 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种序列动态阅读的自然语言语义匹配方法，包括：对自然语言句子对中的每个字进行语义建模，获得每一自然语言句子对应的词级别语义表示向量；根据每一词级别语义表示向量，通过堆叠神经网络得到相应的句子语义表示向量以及考虑了单词之间相互依赖的隐层表示向量；利用句子语义表示向量以及考虑了单词之间相互依赖的隐层表示向量进行句子语义的动态理解，得到相应句子的动态理解表示向量；将自然语言句子对的句子语义表示向量与句子的动态理解表示向量，各自进行整合，并根据整合结果实现自然语言句子对的语义关系分类。该方法可以通过对句子序列的动态阅读实现对句子语义的精确理解和表示，进而实现对自然语言语义匹配的准确判断。 | ||
| 搜索关键词： | 序列 动态 阅读 自然语言 语义 匹配 方法 | ||
【主权项】：
1.一种序列动态阅读的自然语言语义匹配方法，其特征在于，包括：对自然语言句子对中的每个字进行语义建模，获得每一自然语言句子对应的词级别语义表示向量；根据每一词级别语义表示向量，通过堆叠神经网络得到相应的句子语义表示向量以及考虑了单词之间相互依赖的隐层表示向量；利用句子语义表示向量以及考虑了单词之间相互依赖的隐层表示向量进行句子语义的动态理解，得到相应句子的动态理解表示向量；将自然语言句子对的句子语义表示向量与句子的动态理解表示向量，各自进行整合，并根据整合结果实现自然语言句子对的语义关系分类。
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