[发明专利]文本匹配模型训练方法、匹配方法、设备及存储介质在审
| 申请号： | 202310695412.0 | 申请日： | 2023-06-12 |
| 公开（公告）号： | CN116595991A | 公开（公告）日： | 2023-08-15 |
| 发明（设计）人： | 邓禹;罗振廷 | 申请（专利权）人： | 中国联合网络通信集团有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/30 | 分类号： | G06F40/30;G06F40/194;G06F40/289;G06F18/214;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京同立钧成知识产权代理有限公司 11205 | 代理人： | 孙静;刘芳 |
| 地址： | 100033 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本申请提供一种文本匹配模型训练方法、匹配方法、设备及存储介质。涉及文本匹配领域，包括：根据本文数据确定训练样本集合，训练样本集合包括多个样本对，样本对包括第一文本段、第二文本段和标签，标签用于指示样本对为正样本对或者负样本对，其中第一文本段和第二文本段为本文数据中的文本段；将样本对的余弦语义相似度信息与NGram信息相结合得到基于cosine‑NGram的收敛函数，将基于cosine‑NGram的收敛函数作为初始孪生深度网络模型的损失函数，根据训练样本集合对初始孪生深度网络模型进行训练，获取孪生深度网络模型。本方法解决了存在的负样本的相似度明显大于正样本导致的匹配结果不准确的问题。 | ||
| 搜索关键词： | 文本 匹配 模型 训练 方法 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
暂无信息
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