[发明专利]一种基于深度学习的长文本检索系统及方法有效
| 申请号： | 202011435229.X | 申请日： | 2020-12-10 |
| 公开（公告）号： | CN112632216B | 公开（公告）日： | 2021-07-30 |
| 发明（设计）人： | 李杰坷;杨敏;李成明;贺倩明 | 申请（专利权）人： | 深圳得理科技有限公司;中国科学院深圳先进技术研究院 |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F16/903;G06F40/284;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市诚辉律师事务所 11430 | 代理人： | 范盈 |
| 地址： | 518000 广东省深圳市*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本申请提供一种基于深度学习的长文本检索系统及方法，包括交互特征提取模块，用于对长文本文档进行分段，将得到的文本片段与用户输入的搜索请求数据进行拼接，并输入至基本特征提取器中，提取文本片段交互特征；交互特征聚合模块，用于对文本片段交互特征进行聚合，得到聚合文本片段交互特征；输出模块，用于将聚合文本片段交互特征输入至匹配得分计算器中，计算搜索请求数据和长文本文档的匹配得分。本申请通过加入基于匹配字符的特殊掩膜机制，使得检索系统能对分散到长文本中的问题的关键点进行更精准地匹配；并通过先对长文本进行分段，再使用循环神经网络和注意力机制进行聚合的结构，降低随着文本长度增加所带来的检索系统计算时间的增长。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 文本 检索系统 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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