[发明专利]基于多粒度孪生网络的中文句子语义匹配方法及系统在审
| 申请号： | 202110323155.9 | 申请日： | 2021-03-26 |
| 公开（公告）号： | CN112966524A | 公开（公告）日： | 2021-06-15 |
| 发明（设计）人： | 陈建峡;文轩;陈煜;张杰;程玉;刘琦;刘畅 | 申请（专利权）人： | 湖北工业大学 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/289;G06F40/211;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京金智普华知识产权代理有限公司 11401 | 代理人： | 蓝晓玉 |
| 地址： | 430050 湖*** | 国省代码： | 湖北;42 |
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| 摘要： | 本发明属于语义匹配技术领域，公开了一种基于多粒度孪生网络的中文句子语义匹配方法及系统，使用Word2Vec获得到预先训练的词向量，通过嵌入层将输入的中文句子序列将被转换为向量表示；其次，进入多粒度编码层分别从字符和单词视角捕捉句子的复杂语义特征；然后，将上一层输出的特征向量，输入语义交互层，进行语义交互；最后，将语义交互结果送入输出层，获得句子语义是否相似的结果。本发明提出来一种新的多粒度编码方式，从字符和单词两个角度捕捉句子中更丰富的语义信息，获得了更多的特征。本发明采用的孪生结构，从理论上减少了参数的数量，使模型获得了更快的训练速度。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 粒度 孪生 网络 中文 句子 语义 匹配 方法 系统 | ||
【主权项】：
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