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[发明专利]一种基于深度学习的文本相似度检测方法-CN202110640512.4在审
发明人：杨鹏;田杨静;戈妍妍;魏仕佳 -专利权人：浙江华巽科技有限公司
申请日： 2021-06-08 - 公布日： 2021-10-08 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于深度学习的文本相似度检测方法，该方法能够基于深度学习，细粒度地比较目标文本与待测文本的相似度。本发明首先利用XLNet模型获得文本的词向量表示，然后在此基础上使用BiLSTM模型学习词语的双向依赖以获得基于句粒度的文本表示矩阵；同时，在词嵌入阶段引入对抗训练，以增强模型的鲁棒性；其次，利用自注意力层提取不同句子对文本表示的贡献度，生成文本的深层语义特征；最后，融合目标文本与相似文本的深层文本表示矩阵得到交互矩阵，并利用卷积神经网络对特征进行抽取，实现基于句粒度的文本相似度判定。本发明从句粒度对文本建模，可以挖掘文本之间的深层语义特征，提高文本相似度判定的准确性。
一种基于深度学习文本相似检测方法

[发明专利]一种基于主题模型的职位描述文本相似度计算方法-CN201610140634.6在审
发明人：沈启明 -专利权人：裴克铭管理咨询（上海）有限公司
申请日： 2016-03-14 - 公布日： 2016-07-20 - 主分类号： G06F17/22 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于主题模型的职位描述文本相似度计算方法，其具体包括语义预处理、模型预处理、主题模型分析以及聚类分析和相似度计算等步骤。本发明提取了职位描述文本在不同主题上的投影特征，同时结合多个特定特征，如工作年限、工作地点、学历等，实现了职位描述文本的向量化表示，完成了文本相似度计算和聚类等功能。本发明采用语义特征和领域特定特征来表示文本，极大提高了职位描述文本相似度计算的准确性。本发明实现了在海量岗位职位描述数据库中，发现职能高度重合的职位的功能，辅助相应部门完成分析决策。本发明能够克服传统向量空间模型计算文本相似度时出现的偏差大等缺点，从而更好的实现职能重合职位的自动判别功能。
一种基于主题模型职位描述文本相似计算方法

[发明专利]一种基于密度的文本聚类方法-CN201710130909.2在审
发明人：周应华;李春婷 -专利权人：重庆邮电大学
申请日： 2017-03-07 - 公布日： 2017-07-07 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明公开了一种基于密度的文本聚类算法研究。该方法包括下列步骤利用ICTCLAS分词系统对文本集中文本进行分词处理，对分词按照名词、动词、形容词三种词性和词频来对分词提取相应关键词；对得到的关键词采用改进的知网词汇相似度算法计算关键词相似度；根据文本中的关键词相似度计算文本的相似度；根据得到的文本相似度对文本采用基于密度的聚类算法对文本进行聚类，以能够显著提高现有的文本相关的信息检索技术的性能。
一种基于密度文本方法

[发明专利]一种文本相似度模型的训练方法、装置、设备及介质-CN202210760298.0在审
发明人：姚雷;杜新凯;吕超;董汉鑫;陈慧琳 -专利权人：阳光保险集团股份有限公司
申请日： 2022-06-29 - 公布日： 2022-08-30 - 主分类号： G06K9/62 文献下载
摘要：本申请提供了一种文本相似度模型的训练方法，所述方法包括：获取多个训练句子；基于正例句子构造规则，分别确定与每个训练句子对应的正例句子；分别确定每个训练句子的训练句子向量以及每个正例句子的正例句子向量；根据该训练句子的训练句子向量与其他句子向量之间的相似度值，确定与该训练句子对应的反例句子向量；基于该训练句子的训练句子向量、所对应的正例句子向量和反例句子向量，确定该训练句子对应的句子三元组函数值；根据每个训练句子对应的句子三元组函数值，确定针对文本相似度模型的损失函数值；根据所确定的损失函数值，对初始文本相似度模型进行训练，以获得文本相似度模型。达到精准快速地完成文本相似度模型训练的效果。
一种文本相似模型训练方法装置设备介质

[发明专利]文本相似度确定方法、装置、计算机设备及存储介质-CN202211372256.6在审
发明人：任雄 -专利权人：中移（苏州）软件技术有限公司;中国移动通信集团有限公司
申请日： 2022-11-03 - 公布日： 2023-06-16 - 主分类号： G06F18/22 文献下载
摘要：本发明实施例涉及文本处理技术领域，公开了一种文本相似度确定方法，该方法包括：获取待识别的第一文本和第二文本；将所述第一文本及所述第二文本分别输入相似度融合计算模型进行计算，得到所述第一文本与所述第二文本的相似度结果；其中所述相似度融合计算模型包括文本相似度预测模型、词语相似度计算模块及文本编辑距离相似度计算模块；文本编辑距离相似度表示两个字符串之间由一个转换为另一个所需最少编辑次数。通过上述方式，本发明实施例实现了准确确定两个文本之间的相似度的效果。
文本相似确定方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]一种基于ES搜索的文本相似度排序方法-CN201711193304.4在审
发明人：文杰锋;刘楚雄 -专利权人：四川长虹电器股份有限公司
申请日： 2017-11-24 - 公布日： 2018-04-20 - 主分类号： G06F17/22 文献下载
摘要：本发明属于大数据技术领域，其公开了一种基于ES搜索的文本相似度排序方法，通过将文本字词之间的位置顺序作为算法考虑因素，计算文本之间的相似程度，以解决ES搜索无法排序同词不同序文本的问题，提高ES文本相似度排序的准确率该方法包括以下步骤a.ES初步搜索获得相似文本集合；b.进行文本分词，得到分词集合；c.以分词集合为基础，对分词后的文本进行向量化表示；d.通过余弦相似度度量文本向量之间相似程度；e.根据余弦相似度值，对文本进行相似度重排序。
一种基于 es 搜索文本相似排序方法

[发明专利]文本信息匹配度量的方法、装置、服务器及存储介质-CN201910521519.7有效
发明人：陈闽川;马骏;王少军 -专利权人：平安科技（深圳）有限公司
申请日： 2019-06-17 - 公布日： 2023-01-31 - 主分类号： G06F40/284 文献下载
摘要：本发明涉及人工智能领域，公开了一种文本信息匹配度量的方法，所述文本信息匹配度量的方法包括：在接收到目标文本和相似文本时，读取目标文本和相似文本中的字词粒度；根据读取到的目标文本的字词粒度和相似文本的字词粒度，获取目标文本的向量表征信息和相似文本的向量表征信息；当将目标文本的向量表征信息和相似文本的向量表征信息作为预置孪生网络模型的输入值时，获取预置孪生网络模型计算的目标文本与相似文本的相似度；在获取到目标文本与相似文本之间的相似度时，匹配与目标文本相似度最高的相似文本。实现了基于词语和单字集成的文本相似度匹配算法，进一步提高句子语义分析效果。
文本信息匹配度量方法装置服务器存储介质

[发明专利]文本相似度计算方法及装置、智能机器人-CN201810569749.6在审
发明人：杨凯程;李健铨;蒋宏飞 -专利权人：北京玄一科技有限公司
申请日： 2018-06-05 - 公布日： 2018-11-06 - 主分类号： G06F17/30 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种文本相似度计算方法及装置、智能机器人，本发明实施例首先获取两个文本的最长公共子序列，之后对两个文本对应的词汇集合计算交集和并集，之后根据得到的交集和并集计算得到第一相似度，利用上述最长公共子序列对应的词汇集合以及之前得到的并集计算第二相似度，最后根据第一相似度和第二相似度计算得到两个文本的目标相似度。上述技术方案结合最长公共子序列以及文本中各个词汇，计算两个文本的相似度，有效提高了文本相似度的计算精度。进一步地，聊天机器人或智能机器人利用准确的文本相似度，能够为用户提供更加准确的答复，提高了聊天机器或智能机器人人的服务质量和用户的体验度。
相似度文本相似度文本最长公共子序列并集计算方法及装置智能机器人交集词汇集合智能机器聊天机器人相似度计算人本发明用户提供词汇聊天答复服务

[发明专利]文本匹配方法、装置及电子设备-CN202010492261.5在审
发明人：王传鹏;陈春梅;李匡宇 -专利权人：上海硬通网络科技有限公司
申请日： 2020-06-02 - 公布日： 2020-09-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本申请公开了一种文本匹配方法、装置及电子设备，获取终端的输入文本，根据所述输入文本生成第一词集；将所述第一词集与根据目标文本生成的第二词集进行元素合并，生成组合词集；对所述组合词集进行降维处理，简化所述组合词集，并根据第一词集与第二词集生成的特征词集在简化后的所述组合词集中的元素占比，获取所述输入文本与所述目标文本的文本相似度分值；其中，所述特征词集为所述第一词集与所述第二词集之间相同的元素形成的词集；检测所述文本相似度分值是否大于预设阈值，并在检测到所述文本相似度分值大于预设阈值后，将所述目标文本作为所述输入文本的匹配文本。提升了文本相似度分值，提升了文本匹配的准确度。
文本匹配方法装置电子设备

[发明专利]文本处理方法、装置、计算机设备和存储介质-CN201910918594.7在审
发明人：朱元卿 -专利权人：北京国双科技有限公司
申请日： 2019-09-26 - 公布日： 2021-03-26 - 主分类号： G06F40/216 文献下载
摘要：本申请涉及人工智能技术领域，特别是涉及一种文本处理方法、装置、计算机设备和存储介质。一个实施例中的方法包括：获取待处理的文本集合，从文本集合中选取文本进行比对，其中，每次选取两个文本进行比对，在当前选取的两个文本携带标题文本的情况下，获取当前选取的两个文本中标题文本之间的标题相似度以及当前选取的两个文本中正文文本之间的正文相似度，当标题相似度大于预设第一阈值、且正文相似度大于预设第二阈值时，判定当前选取的两个文本相似。基于标题相似度和正文相似度两个方面对两个文本是否相似进行判定，这样可以提高文本相似判定的准确度。
文本处理方法装置计算机设备存储介质

[发明专利]基于语义检索的智能化专利相似度搜索方法及装置-CN202111372547.0在审
发明人：许华伟;徐红;昝云飞;陈运文;纪达麒;王百含 -专利权人：达而观科技（北京）有限公司
申请日： 2021-11-19 - 公布日： 2021-12-21 - 主分类号： G06F16/36 文献下载
摘要：本发明公开一种基于语义检索的智能化专利相似度搜索方法及装置。该方法通过获取目标专利的专利文本相关字段，对目标专利的专利文本相关字段进行分词，通过预先训练的同义词扩展模型，对目标专利的专利文本相关字段分词的结果进行同义词扩展；根据目标专利的专利文本相关字段分词的结果以及同义词扩展的结果，构建Elasticsearch的Query，从而基于Elasticsearch得到粗召回的专利数据；计算粗召回的专利数据中的每条专利文本与目标专利的余弦相似度；根据余弦相似度，对粗召回的专利数据中的每条专利文本进行排序，返回最终排序结果；与现有技术相比，专利相似度搜索的检索效率更高效，专利相似度搜索的召回准确度更高，且同义词扩展模型可以根据增量数据不断优化。
基于语义检索智能化专利相似搜索方法装置

[发明专利]基于人工智能的问答文本匹配方法、装置、介质及电子设备-CN202010046066.X在审
发明人：李渊;刘设伟 -专利权人：泰康保险集团股份有限公司;泰康在线财产保险股份有限公司
申请日： 2020-01-16 - 公布日： 2020-06-09 - 主分类号： G06F40/194 文献下载
摘要：本公开提供了一种基于人工智能的问答文本匹配方法，包括：通过深度学习模型确定所述当前用户的问题文本的词向量序列和所述候选问题文本的集合中每个候选问题文本的词向量序列的语义相似度；通过预设公式确定所述当前用户的问题文本与所述候选问题文本的集合中每个候选问题文本的文本相似度；根据所述语义相似度和所述文本相似度确定所述当前用户的问题文本与所述候选问题文本的集合中每个候选问题文本的综合相似度；根据所述当前用户的问题文本与所述候选问题文本的集合中每个候选问题文本的综合相似度确定与所述当前用户的问题文本匹配的候选答案文本，以此方式向用户发送的候选答案文本更加准确。
基于人工智能问答文本匹配方法装置介质电子设备

[发明专利]文本相似度计算方法、装置、电子设备和存储介质-CN202010859824.X在审
发明人：陈海阳;孙一凫 -专利权人：博锐尚格科技股份有限公司
申请日： 2020-08-24 - 公布日： 2020-12-25 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：本发明实施例提供了一种文本相似度计算方法、装置、电子设备和存储介质。本发明实施例的技术方案，对于专业领域，在项目初期以普通词林为基础，对第一文本和第二文本进行分词，获得词集合，根据词集合中各词的相似度确定词相似度矩阵，根据词相似度矩阵计算第一文本和第二文本的相似度，从而，在项目初期，不需要积累大量的专业词汇语料的情况，就能够并获得较好的文本相似度计算结果。
文本相似计算方法装置电子设备存储介质

[发明专利]基于语义的文本相似度计算方法-CN201310661778.2有效
发明人：孙铁利;杨凤芹;周旭;孙红光;吴迪 -专利权人：东北师范大学
申请日： 2013-12-10 - 公布日： 2014-03-05 - 主分类号： G06F17/27 文献下载
摘要：本发明提供了一种基于语义的文本相似度计算方法，涉及面向文本的智能信息处理技术领域。其目的在于解决常规的文本向量空间模型及余弦相似度无法进行语义相关判断的问题。基于语义的文本相似度计算包括以下步骤：对文本集进行预处理，提取出初始特征词，将其表示成由关键词和概念两部分组成的向量模型；然后分别计算关键词部分的语义相似度和概念部分的语义相似度，通过对两部分进行求和最终得到文本的语义相似度
基于语义文本相似计算方法

[发明专利]搜索方法、搜索装置、电子设备、存储介质和程序产品-CN202110431059.6在审
发明人：程洲 -专利权人：百度在线网络技术(北京)有限公司
申请日： 2021-04-21 - 公布日： 2021-06-18 - 主分类号： G06F16/33 文献下载
摘要：该方法包括：获取图像文本对集合，其中图像文本对集合为基于输入图像通过以图搜图得到的搜索结果；确定图像文本对集合中的第一图像文本对中的第一文本与图像文本对集合中的第二图像文本对中的第二文本的文本相似度；以及基于文本相似度，确定第一图像文本对与第二图像文本对的图像文本对相似度。利用上述方法，可以通过确定搜索结果中的多个图像文本对中的文本之间的文本相似度来确定图像文本对之间的图像文本对相似度，从而支持对搜索结果进行排序等操作，以及支持基于图像文本对相似度来训练各种模型，因而可以提升用户使用搜索工具时的用户体验
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