一种融合外部知识和句法结构的多通道短文本匹配方法

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一种融合外部知识和句法结构的多通道短文本匹配方法
申请号:CN202411840041
申请日期:2024-12-13
公开号:CN119782512A
公开日期:2025-04-08
类型:发明专利
摘要
本发明公开了一种融合外部知识和句法结构的多通道短文本匹配方法,属于深度学习技术领域,该方法根据获取的待匹配文本,基于外部知识库HowNet中的义原的语义关系,通过拓扑距离计算词汇间的语义相似度,确定词汇间的义原相似度矩阵;通过计算文本的注意力分数,获取文本中每个词的注意力权重;根据词汇间的义原相似度矩阵和文本中每个词的注意力权重,生成文本对融合义原信息的语义特征向量;通过解析文本的依存关系及构建依存结构图,将图的节点、边及其特征编码为向量表示,获取文本的句法结构特征向量;将语义特征向量和句法结构特征向量进行融合,获得综合特征向量并将其输入分类器,输出文本匹配结果。该方法能够实现短文本的精准匹配。
技术关键词
融合外部知识 句法结构 多通道 语义 BiLSTM模型 矩阵 协同注意力 文本特征向量 Word2Vec模型 匹配网络 词袋模型 相似性度量函数 分类器 全局结构信息 节点特征 代表 同义词
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