[发明专利]基于深度学习BERT模型的煤监类案对比方法及装置在审
| 申请号： | 202210117139.9 | 申请日： | 2022-02-08 |
| 公开（公告）号： | CN114154496A | 公开（公告）日： | 2022-03-08 |
| 发明（设计）人： | 韩威宏;刘俊良;王怡君;张国兵;张登辉;胥果;曾丸畅 | 申请（专利权）人： | 成都四方伟业软件股份有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06F40/30;G06F40/242;G06F16/335 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610041 四川省*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明公开了基于深度学习BERT模型的煤监类案对比方法及装置，主要解决现有技术中存在的现有比对方法会忽略词义和语义，以及词与词之间的关系所隐藏的大量语义的信息，会导致这一部分信息丢失，导致对比搜索结果不准确的问题。该发明通过创建BERT分词器，搭建、训练BERT模型；通过BERT分词器读取煤监隐患信息数据库和待搜索隐患信息文本，并对其进行分词，然后通过模型bert得到文本语义向量的相似度；最终得出得分最高的隐患记录返回搜索结果；本发明能够更为准确的进行煤监类案对比计算。 | ||
| 搜索关键词： | 基于 深度 学习 bert 模型 煤监类案 对比 方法 装置 | ||
【主权项】：
暂无信息
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