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(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111625854.5 (22)申请日 2021.12.28 (71)申请人 航天信息股份有限公司 地址 100093 北京市海淀区杏石口路甲18 号 (72)发明人 王亚平 林文辉 王志刚 刘振宇 杨硕 马兰 李瑞祥 (74)专利代理 机构 北京合智同创知识产权代理 有限公司 1 1545 代理人 李杰 (51)Int.Cl. G06F 40/30(2020.01) G06F 16/31(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 16/332(2019.01)G06F 16/338(2019.01) G06K 9/62(2022.01) G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) (54)发明名称 一种语义匹配模型设计方法 (57)摘要 本发明通过ABCNN训练模型获得输入文本信 息并处理得到ABCNN文本表示向量集合; 通过 word2vec训练模型获得输入文本信息并处理得 到word2vec文本表示向量集合; 通过倒排索引对 输入文本信息处理并得到倒排索引文本表示向 量集合; 分别对ABCNN文本表示向量集合、 word2vec文本表示向量集合和倒排索引文本表 示向量集合进行相似度重排序得到排序结果, 排 序结果作为输出。 提高了智能客服的语义理解能 力, 增强了适用性。 权利要求书2页 说明书8页 附图2页 CN 114298056 A 2022.04.08 CN 114298056 A 1.一种语义匹配模型设计方法, 其特 征在于, 包括: 通过ABCN N训练模型获得输入文本信息并处 理得到ABCN N文本表示向量 集合; 通过word2vec训练模型获得输入文本信息并处 理得到word2vec文本表示向量 集合; 通过倒排索引对输入文本信息处 理并得到倒排索引文本表示向量 集合; 分别对所述ABCNN文本表示向量集合、 所述word2vec文本表示向量集合和所述倒排索 引文本表示向量 集合进行相似度重排序得到排序结果, 所述 排序结果作为输出。 2.根据权利要求1所述的语义匹配模型设计方法, 其特征在于, 所述通过ABCNN训练模 型获得输入文本信息并处 理得到ABCN N文本表示向量 集合, 还包括: 对所述ABCNN文本表示向量集合构建FAISS索引, 得到构建FAISS索引后的ABCNN文本表 示向量集合。 3.根据权利 要求2所述的语义匹配模型设计方法, 其特征在于, 所述通过word2vec训练 模型获得输入文本信息并处 理得到word2vec文本表示向量 集合, 还包括: 对所述word2vec文本表示向量集合构建FAISS索引, 得到构建FAISS索引后的word2vec 文本表示向量 集合。 4.根据权利要求2所述的语义匹配模型设计方法, 其特征在于, 所述通过倒 排索引对输 入文本信息处 理并得到倒排索引文本表示向量 集合, 包括: 通过对输入文本信息构建词 ‑文档矩阵进行倒排索引处理, 得到倒排索引文本表示向 量集合。 5.根据权利要求1所述的语义匹配模型设计方法, 其特征在于, 所述分别对所述ABCNN 文本表示向量集合、 所述word2vec文本表 示向量集合和所述倒排索引文本表 示向量集合进 行相似度重排序得到排序结果, 所述 排序结果作为输出, 还 包括: 通过GBDT树模型对所述排序结果进行排序处理, 得到GBDT树模型处理后的排序结果并 作为输出。 6.一种语义匹配模型设计装置, 其特 征在于, 包括: ABCNN训练模块、 w ord2vec训练模块、 倒排索引模块、 重排序模块; 所述ABCNN训练模块, 用于通过ABCNN训练模型获得输入文本信息并处理得到ABCNN文 本表示向量 集合; 所述word2vec训练模块, 用于通过word2vec训练模型获得输入文本信息并处理得到 word2vec文本表示向量 集合; 所述倒排索引模块, 用于通过倒 排索引对输入文本信 息处理并得到倒排索引文本表示 向量集合; 所述重排序模块, 用于分别对所述ABCNN文本表示向量集合、 所述word2vec文本表示向 量集合和所述倒排索引文本表示向量集合进 行相似度重排序得到排序结果, 所述排序结果 作为输出。 7.根据权利要求6所述的语义匹配模型设计装置, 其特征在于, 所述语义匹配模型设计 装置, 还包括: FAISS模块; 所述FAISS模块, 用于对所述ABCNN文本表示向量集合构建FAISS索引, 得到构建FAISS 索引后的ABCN N文本表示向量 集合。权 利 要 求 书 1/2 页 2 CN 114298056 A 28.根据权利 要求7所述的语义匹配模型设计装置, 其特征在于, 所述FAISS模块, 还用于 对所述word2vec文本表示向量集合构建FAISS索引, 得到构建FAISS索引后的word2vec文本 表示向量 集合。 9.根据权利要求6所述的语义匹配模型设计装置, 其特征在于, 所述倒排索引模块, 还 用于通过对输入文本信息构建词 ‑文档矩阵进行倒排索引处理, 得到倒排索引文本表示向 量集合。 10.根据权利要求6所述的语义匹配模型设计装置, 其特征在于, 所述语义匹配模型设 计装置, 还 包括: GBDT模块; 所述GBDT模块, 用于通过GBDT树模型对所述排序结果进行排序处理, 得到GBDT树模型 处理后的排序结果并作为输出。权 利 要 求 书 2/2 页 3 CN 114298056 A 3
专利 一种语义匹配模型设计方法
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