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公开(公告)号：CN110765755A
公开(公告)日：2020-02-07
申请号：CN201911032492.1
申请日：2019-10-28
Applicant: 桂林电子科技大学
IPC: G06F40/194 , G06F40/30 , G06F40/289 , G06K9/62 , G06N3/04
Abstract: 本发明公开了一种基于双重选择门的语义相似度特征提取方法，涉及自然语言处理领域，技术方案为，首先对输入句子对进行分词并且进行向量化表示得到词向量，将得到的词向量序列输入双向长短时记忆网络中，得到两条句子的上下文信息向量，其次通过双重选择门分别获得句子对的核心特征向量，然后将向量输入多角度语义特征匹配网络，得到句子对的特征匹配向量，最后，将匹配向量分别通过双向长短时记忆网络聚合层合并两个语义特征匹配向量，并进行句子对的相似性预测。本方法有效缓解了信息冗余导致匹配效率低的问题，同时又避免了人工提取核心信息的成本问题。
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