[发明专利]一种基于深度学习的行业文本匹配模型方法及装置在审
| 申请号： | 202111369472.0 | 申请日： | 2021-11-15 |
| 公开（公告）号： | CN114282592A | 公开（公告）日： | 2022-04-05 |
| 发明（设计）人： | 吴军;王得强;关立文 | 申请（专利权）人： | 清华大学 |
| 主分类号： | G06K9/62 | 分类号： | G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人： | 单冠飞 |
| 地址： | 10008*** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种基于深度学习的行业文本匹配模型方法及装置，其中，该方法包括：获取预设个数的跨行业数据作为训练集以得到待匹配语句；输入基于深度学习的行业文本匹配模型NERB，经过数据预处理后分别输入优化后的预训练模型NEZHA、RoBERTa和ERNIE‑Gram；经过化后的预训练模型匹配后输出三个文本匹配结果；综合判断，当存在任意两种文本匹配结果或三种文本匹配结果输出为相似时，行业文本匹配模型的输出结果判为相似，否则为不相似。本发明通过引入大规模跨行业数据作为训练集、集成应用多个具有中文特色的预训练模型优势，可以解决不同细分行业如制造业中的汽车生产线技术参考、医疗行业中的患者咨询、商业领域中的交易搜索等多种应用领域的语义匹配问题。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 深度 学习 行业 文本 匹配 模型 方法 装置 | ||
【主权项】：
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