[发明专利]根据用户问句召回标准问句的方法和装置有效
申请号: | 201910635574.9 | 申请日: | 2019-07-15 |
公开(公告)号: | CN110413750B | 公开(公告)日: | 2023-05-23 |
发明(设计)人: | 刘俊宏;温祖杰 | 申请(专利权)人: | 创新先进技术有限公司 |
主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F16/33;G06N3/0464;G06N3/08 |
代理公司: | 北京亿腾知识产权代理事务所(普通合伙) 11309 | 代理人: | 孙欣欣;周良玉 |
地址: | 开曼群岛大开曼岛*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | 本说明书实施例提供一种根据用户问句召回标准问句的方法和装置,方法包括:针对当前用户问句进行分词处理,得到所述当前用户问句对应的分词集合;将所述分词集合作为预先训练的第一卷积神经网络CNN模型的输入,通过所述第一CNN模型的输出得到所述当前用户问句的第一句子表示向量;获取根据预先训练的第二CNN模型生成的各标准问句对应的各第二句子表示向量;根据所述第一句子表示向量与各第二句子表示向量,确定召回的标准问句;其中,所述第一CNN模型、所述第二CNN模型作为深度结构语义模型DSSM模型中的特征提取器,通过对所述DSSM模型的训练而训练获得。能够高效地根据用户问句召回标准问句,并且召回的标准问句有较大概率符合用户述求。 | ||
搜索关键词: | 根据 用户 问句 召回 标准 方法 装置 | ||
【主权项】:
1.一种根据用户问句召回标准问句的方法,所述方法包括:针对当前用户问句进行分词处理,得到所述当前用户问句对应的分词集合;将所述分词集合作为预先训练的第一卷积神经网络CNN模型的输入,通过所述第一CNN模型的输出得到所述当前用户问句的第一句子表示向量;获取根据预先训练的第二CNN模型生成的各标准问句对应的各第二句子表示向量;根据所述第一句子表示向量与各第二句子表示向量,确定召回的标准问句;其中,所述第一CNN模型、所述第二CNN模型作为深度结构语义模型DSSM模型中的特征提取器,通过对所述DSSM模型的训练而训练获得。
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