申请/专利权人：中国平安财产保险股份有限公司

申请日：2020-09-07

公开（公告）日：2024-04-26

公开（公告）号：CN112085091B

主分类号：G06F18/22

分类号：G06F18/22;G06F40/30;G06F40/194;G06F40/216;G06N3/0455;G06N3/088

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2024.04.26#授权;2021.10.01#实质审查的生效;2020.12.15#公开

摘要：本申请涉及人工智能技术领域，揭露一种基于人工智能的短文本匹配方法、装置、设备及存储介质，其中方法包括将获取的第一短文本和第二短文本进行拼接，得到初始文本，并通过BERT模型对初始文本进行编码，得到初始向量，然后通过初始向量降维处理，得到目标向量，再通过计算第一短文本和第二短文本的文本相似度；再将目标向量和文本相似度值进行拼接，得到新的向量，并将其输入到DCN模型进行训练，对训练结果进行概率计算，得到预测概率；若预测概率大于预设阈值，则确认第一短文本和第二短文本的短文本语义匹配成功。本申请还涉及区块链技术，初始文本存储于区块链中。本申请通过对短文本进行精准分析，以提高短文本语义匹配的准确度。

主权项：1.一种基于人工智能的短文本匹配方法，其特征在于，包括：获取第一短文本和第二短文本，将所述第一短文本和所述第二短文本进行拼接，得到初始文本；通过BERT模型对所述初始文本进行编码，得到所述初始文本的初始向量；采用深度神经网络对所述初始向量进行降维处理，得到目标向量；通过预设的相似度计算方式，计算所述第一短文本和所述第二短文本的文本相似度，得到文本相似度值，所述文本相似度值包括第一文本相似度值、第二文本相似度值以及第三文本相似度值；将所述目标向量和所述文本相似度值进行拼接，得到新的向量，并将所述新的向量输入到DCN模型进行向量计算，得到输出向量；对所述输出向量进行加权求和，得到结果向量，并对所述结果向量进行Sigmoid函数计算，得到预测概率；若所述预测概率大于预设阈值，则确认所述第一短文本和所述第二短文本的短文本语义匹配成功；所述通过预设的计算方式，计算所述第一短文本和所述第二短文本的文本相似度，得到文本相似度值的步骤，具体包括：对所述第一短文本和第二短文本进行分词处理，得到第一分词和第二分词；统计所述第一分词和第二分词的词频，得到第一分词频率和第二分词频率；对所述第一分词频率和所述第二分词频率进行向量化处理，得到第一分词向量和第二分词向量；计算所述第一分词向量和所述第二分词向量的余弦相似度值，得到所述第一文本相似度值；对所述第一短文本和所述第二短文本进行分词处理，并删除分词处理后第一短文本和第二短文本的停用词，得到第三分词和第四分词；统计第三分词和第四分词的转移代价，并将所述转移代价进行累加，得到累加值，其中，转移代价为分词的向量距离乘以分词的移动距离；将数值最小的累加值作为所述第二文本相似度值；对所述第一短文本进行分词处理，得到第五分词，并对所述第五分词进行语素分析，得到每个第五分词的语素；通过对所述每个第五分词的语素添加预设权重，并按照所述预设权重，计算所述每个第五分词与所述第二短文本的相关性得分；将所述相关性得分进行加权求和后，得到所述第三文本相似度值。

全文数据：

权利要求：

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