实现高准确率语义匹配的向量化表示模型方法及实现方法

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实现高准确率语义匹配的向量化表示模型方法及实现方法
申请号:CN202411099986
申请日期:2024-08-12
公开号:CN119296114A
公开日期:2025-01-10
类型:发明专利
摘要
本发明的技术方案是提供了一种实现高准确率语义匹配的向量化表示模型方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种实现高准确率语义匹配的向量化表示模型的实现方法。本发明提供了一种结构和训练方法双重创新的中文向量化模型,本发明所公开的方案能够解决在语义匹配任务中应用通用向量化模型准确率、召回率低的问题,优化向量化模型的表现效果,解决其句子表示坍缩的问题,提高了模型的准确性和适应性。本发明从字形和字义两个层面进行向量化,提升模型在中文语义理解上的性能。本发明提供了一种强化学习的动态训练方法,采用强化学习的训练框架,并且通过奖励机制,模型可以自我优化,增强其在实际应用中的表现力和鲁棒性。
技术关键词
文本 样本 图像识别模块 语义特征提取 标签 汉字结构 多层感知器 梯度方法 数据 注意力机制 策略 网络结构 字符 动态 参数 时序
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