[发明专利]一种基于深度卷积神经网络的问句相似度度量方法在审
| 申请号： | 201711162561.1 | 申请日： | 2017-11-21 |
| 公开（公告）号： | CN108021555A | 公开（公告）日： | 2018-05-11 |
| 发明（设计）人： | 张家重;赵亚欧;付宪瑞;王玉奎 | 申请（专利权）人： | 浪潮金融信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06F17/30;G06N3/04 |
| 代理公司： | 南京苏科专利代理有限责任公司 32102 | 代理人： | 姚姣阳 |
| 地址： | 215300 江苏省苏州*** | 国省代码： | 江苏;32 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于深度卷积神经网络的问句相似度度量方法，包括如下步骤：S1、通过知识领域相关页面生成生语料库，爬取生语料中出现的汉字，生成每一个汉字的对应的字向量；S2、用对应的字向量替换问句中的每一个汉字，得到问句所对应的字向量集合；字向量集合通过卷积神经网络计算获取对应的句义向量；S3、问句进行两两组合，通过计算两个问句所对应句义向量的余弦函数绝对值获取两问句间相似度。本方法采用单字分析的方式，避免了由于切词错误对后续分析的影响；卷积神经网络将整个问句作为一个整体提取整句特征，避免了使用词语相似性矩阵所带来的句义割裂问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 卷积 神经网络 问句 相似 度量 方法 | ||
【主权项】：
1.一种基于深度卷积神经网络的问句相似度度量方法，其特征在于，包括如下步骤：S1、通过知识领域相关页面生成生语料库，爬取生语料中出现的汉字，生成每一个汉字的对应的字向量；S2、用对应的字向量替换问句中的每一个汉字，得到问句所对应的字向量集合；字向量集合通过卷积神经网络计算获取对应的句义向量；S3、问句进行两两组合，通过计算两个问句所对应句义向量的余弦函数绝对值获取两问句间相似度。
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