[发明专利]一种基于双塔模型的自适应术语归一化方法在审
| 申请号： | 202310018843.3 | 申请日： | 2023-01-06 |
| 公开（公告）号： | CN116127956A | 公开（公告）日： | 2023-05-16 |
| 发明（设计）人： | 袁静;赵俊博;陈刚;鲁鹏;周显锞 | 申请（专利权）人： | 浙江大学计算机创新技术研究院 |
| 主分类号： | G06F40/247 | 分类号： | G06F40/247;G06F16/35;G06F16/33;G06F16/335;G06F18/214;G06F18/241;G06F18/2415;G06N5/046;G06N3/0455;G06N3/047;G06N3/08 |
| 代理公司： | 杭州求是专利事务所有限公司 33200 | 代理人： | 林超 |
| 地址： | 311120 浙江省杭州*** | 国省代码： | 浙江;33 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于双塔模型的自适应术语归一化方法。对术语原词利用检索方式在标准术语典中查找召回多个和术语原词相似的标准术语；组建有样本对，并均衡处理获得均衡后的样本对集；用均衡后的样本对集输入到Sentence‑BERT双塔模型中进行训练，Sentence‑BERT双塔模型输出标签和预测结果，使用训练好的Sentence‑BERT双塔模型对标准术语典处理，获得句子向量保存于离线向量数据库；对待预测术语原词用训练好的Sentence‑BERT双塔模型处理，再结合离线向量数据库处理预测获得相似性高的标准术语，再匹配附加到待预测术语原词上。本发明能对一个不标准的术语文本归一化匹配，优化工业场景下处理，计算量小，运算速度快，大大提高了匹配归一化的效率。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 自适应 术语 归一化 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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