[发明专利]一种基于深度学习的表格检索方法有效

专利信息
申请号: 202111293521.7 申请日: 2021-11-03
公开(公告)号: CN113743539B 公开(公告)日: 2022-02-08
发明(设计)人: 杜振东 申请(专利权)人: 南京云问网络技术有限公司
主分类号: G06K9/62 分类号: G06K9/62;G06F16/332;G06F16/33
代理公司: 南京瑞华腾知识产权代理事务所(普通合伙) 32368 代理人: 钱丽
地址: 210000 江苏省南*** 国省代码: 江苏;32
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摘要: 发明公开了一种基于深度学习的表格检索方法。包括接收用户输入的查询语句q,加载数据库中所有表格的行、列、单元格的特征信息集合F以及数据库中所有表的背景信息C,然后开始推断过程。本发明采用了比BERT效果更好的RoBERTa预训练模型,并在原有深度学习模型基础上加入了统计特征进行特征融合,使得相似度的计算时候利用了统计层面上相似度信息,具有全面性和准确性;同时在训练的时候,采用了BM25与增加难负例训练相结合的训练方法,让训练出来的模型对于易出错样本有更强的适应能力,提升了模型精度。
搜索关键词: 一种 基于 深度 学习 表格 检索 方法
【主权项】:
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