[发明专利]一种基于多模型非线性融合的中文句子相似度计算方法在审
| 申请号： | 202110001501.1 | 申请日： | 2021-01-04 |
| 公开（公告）号： | CN112784010A | 公开（公告）日： | 2021-05-11 |
| 发明（设计）人： | 张培颖;黄兴哲 | 申请（专利权）人： | 中国石油大学（华东） |
| 主分类号： | G06F16/33 | 分类号： | G06F16/33;G06F40/211;G06F40/216;G06F40/253;G06F40/289;G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 266580 山*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于多模型非线性融合的句子相似度计算方法，属于中文自然语言处理领域。针对现有的神经网络模型对句子特征提取过于细致，缺少对重点内容的突出问题。本发明基于传统的统计方法来实现对句子特征的粗粒度提取并结合注意力机制使用卷积神经网络对提取内容进行重点突出。模型综合考虑了三种句子相似度计算模型的评估结果对其进行了非线性融合。基于改进的杰卡德系数算法和IF‑IDF算法实现对句子特征的粗粒度提取，基于word2vec_CNN的句子相似度计算方法实现对提取的关键特征的突出。本发明在蚂蚁金服数据集上做了大量的实验验证了模型的有效性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 模型 非线性 融合 中文 句子 相似 计算方法 | ||
【主权项】：
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