基于深度学习的智慧图书馆文献快速检索方法

本发明公开了基于深度学习的智慧图书馆文献快速检索方法，具体涉及自然语言处理技术领域，利用预训练的Transformer模型将数据集中的文本数据转换为高维空间中的向量，并将文本数据转化为稠密向量进行特征提取；采用SimCSE模型对相同文本内容在不同Dropout环境下的编码产生正样本对，利用正样本对模型进行无监督训练，从而学习到文本的深层语义表示，最后，再将两个模型进行模型融合策略；而后使用In‑batch Negatives方法，在模型训练过程中利用同一个batch中的其他样本作为负样本，采用基于性能反馈的动态学习率调整机制，根据模型在验证集上的表现自动调整学习率优化训练过程，以加速模型。