[发明专利]文本语义相似度计算方法、装置及用户终端

说明书

本发明提供了一种文本语义相似度计算方法、装置及用户终端，涉及计算机领域。所述方法包括：根据第一文本中每个字符对应的第一字符向量建立第一字符向量矩阵，根据第二文本中每个字符对应的第二字符向量建立第二字符向量矩阵；利用人工神经网络算法，优化参数共享的第一字符向量矩阵中的第一字符向量以及第二字符向量矩阵中的第二字符向量；根据优化后的第一字符向量以及优化后的第二字符向量，计算第一文本以及第二文本之间的语义相似度。该方法通过字符向量进行相似度计算，相比于词向量而言，由于字符数量有限，不仅降低了对预设字符向量列表的存储难度，同时也免除了词向量预训练对额外大语料的需求。

技术领域

本发明涉及计算机技术领域，具体而言，涉及一种文本语义相似度计算方法、装置及用户终端。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，信息检索、自动问答、机器翻译等语言处理任务越来越多地被应用。这些语言处理任务通常都可以抽象为文本语义相似度匹配的问题。

现有的文本语义相似度匹配，均是基于文本中词语的词向量进行相似度计算，但是由于词语的组合成千上万，使词向量的存储占用巨大容量，且词语处于不断扩中，给词向量的存储带来额外负担。

发明内容

有鉴于此，本发明实施例提供了一种文本语义相似度计算方法及装置，根据文本中字符的字符向量进行语义相似度计算，以解决上述问题。

为了实现上述目的，本发明采用的技术方案如下：

一种文本语义相似度计算方法，所述方法包括：根据第一文本中每个字符对应的第一字符向量建立第一字符向量矩阵，根据第二文本中每个字符对应的第二字符向量建立第二字符向量矩阵；利用人工神经网络算法，优化第一字符向量矩阵中的第一字符向量以及第二字符向量矩阵中的第二字符向量，优化过程中，所述第一字符向量矩阵以及所述第二字符向量矩阵之间参数共享；根据优化后的第一字符向量以及优化后的第二字符向量，计算第一文本以及第二文本之间的语义相似度。

一种文本语义相似度计算装置，所述装置包括：字符向量建立模块，用于根据第一文本中每个字符对应的第一字符向量建立第一字符向量矩阵，根据第二文本中每个字符对应的第二字符向量建立第二字符向量矩阵；优化模块，用于利用人工神经网络算法，优化第一字符向量矩阵中的第一字符向量以及第二字符向量矩阵中的第二字符向量，优化过程中，所述第一字符向量矩阵以及所述第二字符向量矩阵之间参数共享；相似度计算模块，用于根据优化后的第一字符向量以及优化后的第二字符向量，计算第一文本以及第二文本之间的语义相似度。

一种用户终端，所述用户终端包括存储器和处理器，所述存储器耦接到所述处理器，所述存储器存储指令，当所述指令由所述处理器执行时使所述处理器执行以下操作：根据第一文本中每个字符对应的第一字符向量建立第一字符向量矩阵，根据第二文本中每个字符对应的第二字符向量建立第二字符向量矩阵；利用人工神经网络算法，优化第一字符向量矩阵中的第一字符向量以及第二字符向量矩阵中的第二字符向量，优化过程中，所述第一字符向量矩阵以及所述第二字符向量矩阵之间参数共享；根据优化后的第一字符向量以及优化后的第二字符向量，计算第一文本以及第二文本之间的语义相似度。

本发明实施例提供的文本语义相似度计算方法、装置及用户终端，根据第一文本的每个字符的字符向量建立第一字符向量矩阵，根据第二文本的每个字符的字符向量建立第二字符向量矩阵，在第一字符向量矩阵以及第二字符向量矩阵参数共享的情况下进行优化，根据优化后的第一字符向量以及优化后的第二字符向量计算第一文本以及第二文本之间的语义相似度。该语义相似度计算过程基于文本中字符的字符向量进行，由于字符数量有限，字符向量的数量一定，降低了对预设字符向量的存储难度。

为使本发明的上述目的、特征和优点能更明显易懂，下文特举较佳实施例，并配合所附附图，作详细说明如下。

附图说明