[发明专利]用于文本排序的方法和装置有效
| 申请号： | 201910110660.8 | 申请日： | 2019-02-12 |
| 公开（公告）号： | CN109992659B | 公开（公告）日： | 2023-02-17 |
| 发明（设计）人： | 杨明晖;陈晓军 | 申请（专利权）人： | 创新先进技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/338 | 分类号： | G06F16/338;G06F16/33 |
| 代理公司： | 北京永新同创知识产权代理有限公司 11376 | 代理人： | 林锦辉 |
| 地址： | 英属开*** | 国省代码： | 暂无信息 |
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| 摘要： | 本发明涉及用于文本排序的方法和装置，该方法包括：获取多个文本问题各自的向量表示，其中，所述多个文本问题包括至少一个标准文本问题和用户针对某一租户提出的特定文本问题；基于所获取的向量表示，计算所述特定文本问题与所述至少一个标准文本问题中的各个标准文本问题的文本相似度；基于所计算的文本相似度，确定所述至少一个标准文本问题中的与所述特定文本问题的文本相似度最大的标准文本问题，作为与所述特定文本问题最相关的标准文本问题。利用该方法和装置能够针对各个租户准确地找出与用户提出的文本问题最相关的标准文本问题。 | ||
| 搜索关键词： | 用于 文本 排序 方法 装置 | ||
【主权项】：
1.一种用于文本排序的方法，包括：获取多个文本问题各自的向量表示，其中，所述多个文本问题包括至少一个标准文本问题和用户针对某一租户提出的特定文本问题，所述多个文本问题中的任一文本问题的向量表示是通过将第一神经网络模型针对所述任一文本问题生成的向量表示与第二神经网络模型针对所述任一文本问题生成的向量表示组合得到的，所述第一神经网络模型是利用与租户无关的文本训练得到的，以及，所述第二神经网络模型是利用针对所述某一租户提出的文本问题对所述第一神经网络模型训练得到的；基于所获取的向量表示，计算所述特定文本问题与所述至少一个标准文本问题中的各个标准文本问题的文本相似度；以及基于所计算的文本相似度，确定所述至少一个标准文本问题中的与所述特定文本问题的文本相似度最大的标准文本问题，作为与所述特定文本问题最相关的标准文本问题。
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