公开(公告)号：CN112966524B

公开(公告)日：2024-01-26

申请号：CN202110323155.9

申请日：2021-03-26

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 陈建峡 ,  文轩 ,  陈煜 ,  张杰 ,  程玉 ,  刘琦 ,  刘畅

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06N3/0475 ,  G06N3/0455 ,  G06N3/0464 ,  G06N3/048 ,  G06N3/084

Abstract: 本发明属于语义匹配技术领域，公开了一种基于多粒度孪生网络的中文句子语义匹配方法及系统，使用Word2Vec获得到预先训练的词向量，通过嵌入层将输入的中文句子序列将被转换为向量表示；其次，进入多粒度编码层分别从字符和单词视角捕捉句子的复杂语义特征；然后，将上一层输出的特征向量，输入语义交互层，进行语义交互；最后，将语义交互结果送入输出层，获得句子语义是否相似的结果。本发明提出来一种新的多粒度编码方式，从字符和单词两个角度(56)对比文件杨慧敏.基于交互孪生网络的复合对话模型.中国优秀硕士学位论文全文数据库.2021,第I138-2992页.程淑玉;郭泽颖;刘威;印鉴.融合Attention多粒度句子交互自然语言推理研究.小型微型计算机系统.2019,(06),第81-86页.赵源.基于孪生网络的中文语义匹配算法研究.中国优秀硕士论文电子期刊网.2021,第I138-2511页.

公开(公告)号：CN112966524A

公开(公告)日：2021-06-15

申请号：CN202110323155.9

申请日：2021-03-26

Applicant: 湖北工业大学

Inventor： 陈建峡 ,  文轩 ,  陈煜 ,  张杰 ,  程玉 ,  刘琦 ,  刘畅

IPC: G06F40/30 ,  G06F40/289 ,  G06F40/211 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明属于语义匹配技术领域，公开了一种基于多粒度孪生网络的中文句子语义匹配方法及系统，使用Word2Vec获得到预先训练的词向量，通过嵌入层将输入的中文句子序列将被转换为向量表示；其次，进入多粒度编码层分别从字符和单词视角捕捉句子的复杂语义特征；然后，将上一层输出的特征向量，输入语义交互层，进行语义交互；最后，将语义交互结果送入输出层，获得句子语义是否相似的结果。本发明提出来一种新的多粒度编码方式，从字符和单词两个角度捕捉句子中更丰富的语义信息，获得了更多的特征。本发明采用的孪生结构，从理论上减少了参数的数量，使模型获得了更快的训练速度。