公开(公告)号：CN115858813A

公开(公告)日：2023-03-28

申请号：CN202211628660.5

申请日：2022-12-20

Applicant: 北京信息科技大学 ,  北京市工程咨询有限公司

Inventor： 吕学强 ,  王革平 ,  张乐 ,  张龙 ,  游新冬 ,  滕尚志 ,  李业龙 ,  夏雷

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F16/35 ,  G06F16/332 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及面向工程咨询报告的文本检索方法，以改善工程咨询报告撰写过程中人力成本大、编撰周期过长等问题，包括以下步骤：构建面向工程咨询报告的文本检索语料集，使用语料集微调simCSE对比学习模型，将得到的模型参数初始化Vanilla BERT模型，将语料的文本信息送入Vanilla BERT模型得到语义匹配分数。将文本信息和关键词信息通过SAT模型得到词级粒度的义原词向量表示并送入DRMM深度文本交互模型，得到关联匹配分数。将得到的语义匹配分数和关联匹配分数归一化后加权融合，得到最终的匹配分数，完成标题与段落之间的文本检索。本发明联合上下文向量表示和文本交互匹配方法，有效增强了文本检索的效果。

公开(公告)号：CN115858813B

公开(公告)日：2025-05-16

申请号：CN202211628660.5

申请日：2022-12-20

Applicant: 北京信息科技大学 ,  北京市工程咨询股份有限公司

Inventor： 吕学强 ,  王革平 ,  张乐 ,  张龙 ,  游新冬 ,  滕尚志 ,  李业龙 ,  夏雷

IPC: G06F16/36 ,  G06F18/22 ,  G06F18/214 ,  G06F16/35 ,  G06F16/3329 ,  G06F40/30

Abstract: 本发明涉及面向工程咨询报告的文本检索方法，以改善工程咨询报告撰写过程中人力成本大、编撰周期过长等问题，包括以下步骤：构建面向工程咨询报告的文本检索语料集，使用语料集微调simCSE对比学习模型，将得到的模型参数初始化Vanilla BERT模型，将语料的文本信息送入Vanilla BERT模型得到语义匹配分数。将文本信息和关键词信息通过SAT模型得到词级粒度的义原词向量表示并送入DRMM深度文本交互模型，得到关联匹配分数。将得到的语义匹配分数和关联匹配分数归一化后加权融合，得到最终的匹配分数，完成标题与段落之间的文本检索。本发明联合上下文向量表示和文本交互匹配方法，有效增强了文本检索的效果。