一种适用于数字人的多维类别增强词向量融合方法及系统

本发明提出了一种适用于数字人的多维类别增强词向量融合方法及系统，涉及用户兴趣模型构建技术领域，构建问答数据库并采集用户输入问题；根据与用户输入问题对应的标准问题和用户输入问题，构建问题样本对，依次对每个问题样本对进行标记，以获取正负样本集合；基于梯度下降算法对正负样本集合进行相似度计算，以获取与正负样本集合对应的词向量缩放参数和类别权重参数，并根据词向量缩放参数、类别权重参数以及正负样本集合，形成与用户输入问题对应的第一扩展向量；计算第一扩展向量与所有标准问题对应的扩展向量的余弦相似度，选择具有最高余弦相似度的标准问题，向用户输出标准问题对应的答案。本发明有助于提高问答匹配的精确性。