公开(公告)号：CN115114932A

公开(公告)日：2022-09-27

申请号：CN202210738535.3

申请日：2022-06-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 甘玲 ,  李梦珠 ,  刘菊 ,  胡柳慧

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于关键词的多粒度中文短文本匹配方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：S1：将句子分为字和词两个粒度，将两个粒度的句子统一填充到长度N，在对应数据集上训练Word2Vec，获得字和词两个粒度的嵌入表示；S2：用两个BiGRU对句子向量进行编码，获得句子两个方向的上下文信息；S3：用交叉注意力获得字粒度特征和词粒度特征之间的关联，再对其及逆行平均池化并连接获得句子最终的表示向量；S4：连接两句子的词粒度嵌入向量，用11层Transformer编码器和一层关注关键词的Transformer进行编码；S5：连接关键词特征和两句子的表示向量作为最终的预测向量。

公开(公告)号：CN115114932B

公开(公告)日：2024-06-28

申请号：CN202210738535.3

申请日：2022-06-24

Applicant: 重庆邮电大学

Inventor： 甘玲 ,  李梦珠 ,  刘菊 ,  胡柳慧

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06N3/048 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明涉及一种基于关键词的多粒度中文短文本匹配方法，属于自然语言处理领域，包括以下步骤：S1：将句子分为字和词两个粒度，将两个粒度的句子统一填充到长度N，在对应数据集上训练Word2Vec，获得字和词两个粒度的嵌入表示；S2：用两个BiGRU对句子向量进行编码，获得句子两个方向的上下文信息；S3：用交叉注意力获得字粒度特征和词粒度特征之间的关联，再对其及逆行平均池化并连接获得句子最终的表示向量；S4：连接两句子的词粒度嵌入向量，用11层Transformer编码器和一层关注关键词的Transformer进行编码；S5：连接关键词特征和两句子的表示向量作为最终的预测向量。