[发明专利]基于孪生网络和多头注意力机制的语义相似度匹配方法有效
| 申请号： | 201910985413.2 | 申请日： | 2019-10-17 |
| 公开（公告）号： | CN110781680B | 公开（公告）日： | 2023-04-18 |
| 发明（设计）人： | 孙俊;赵源;吴豪;吴小俊;方伟;陈祺东;李超;游琪;冒钟杰 | 申请（专利权）人： | 江南大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06F16/332;G06F18/22;G06N3/0464;G06N3/045;G06N3/0442;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 大连理工大学专利中心 21200 | 代理人： | 梅洪玉;刘秋彤 |
| 地址： | 214122 江*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 基于孪生网络和多头注意力机制的语义相似度匹配方法，属于自然语言处理问答系统领域。本发明提出模型SNMA，它使用双向GRU构建孪生网络分别对两个句子嵌入进行编码，之后对编码信息利用Jaccard距离进行信息聚合；同时，我们利用多头注意力机制将两个句子的信息进行交互，最终将交互信息与孪生网络得到的聚合信息进行融合。本发明我们首次将多头注意力机制用在了语义相似度匹配工作中；在四个中文语义相似度数据集中验证了我们工作的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 孪生 网络 多头 注意力 机制 语义 相似 匹配 方法 | ||
【主权项】：
1.基于孪生网络和多头注意力机制的语义相似度匹配方法，其特征在于，步骤如下：/n步骤一：使用结巴分词对语料的所有句子进行分词处理；/n步骤二：使用Word2Vec在语料的所有句子上进行字、词的词向量的训练；/n步骤三：按序输入句子对：长度为m的P＝{p
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