一种基于语义理解的端到端文本匹配辅助标注方法

本发明涉及文本匹配辅助标注领域，具体来说是一种基于语义理解的端到端文本匹配辅助标注方法，包括S1.基于语义理解的PDF关键信息抽取；S2.基于非监督算法的多专家模型推荐，结合非监督学习算法和预训练语言模型，将多个专家模型的输出融合为一个集成模型进行大规模综合打分，对于每条文档数据，选取最终得分最高的若干条检索数据作为推荐，最终由人类专家进行标注。本发明同现有技术相比，其优点在于：提高文本匹配和标注的效率、准确性和实用价值，提高系统的易用性和一体性，减少人力标注成本，提高关键信息定位和抽取能力，极大减少文字转换的资源开销，并降低文字抽取结果的噪音。