[发明专利]一种基于多层语义特征提取结构的问答文本匹配方法有效
| 申请号： | 202010554563.0 | 申请日： | 2020-06-17 |
| 公开（公告）号： | CN111831789B | 公开（公告）日： | 2023-10-24 |
| 发明（设计）人： | 谭华;徐维超;陈昌润 | 申请（专利权）人： | 广东工业大学 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/332;G06F40/211;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/048;G06N3/08 |
| 代理公司： | 广州粤高专利商标代理有限公司 44102 | 代理人： | 张金福 |
| 地址： | 510060 广东*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多层语义特征提取结构的问答文本匹配方法，包括：获取问题与回答文本数据集，并构建问题与错误回答对；将问题与回答文本数据集预处理得到初始矩阵；将问题文本与回答文本转换成词向量并分别结合形成问题文本句向量、回答文本句向量；构建多层上下文编码结构并对问题文本句向量、回答文本句向量编码；使用卷积神经网络对每层上下文编码结构的输出进行卷积提取句子特征表示；每一层上下文编码结构的输出经过卷积之后，使用最大池化层提取多层中的语义特征作为句子的最终语义特征表示；计算问题文本的句子特征表示和回答文本的句子特征表示的相似度。本发明解决了传统方法无法对文本数据之间的关联性特征深层提取的技术问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 多层 语义 特征 提取 结构 问答 文本 匹配 方法 | ||
【主权项】：
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