基于细粒度信息一致推理网络的文本匹配方法和装置

本申请涉及一种基于细粒度信息一致推理网络的文本匹配方法和装置。所述方法包括：构建由基础模块与推理模块组成的细粒度信息一致推理网络；其中，基础模块通过利用字符级别的句子间交互，进行句子对语义关系的初步预测；推理模块通过利用句子级别的句子间交互，引入跨注意力学习生成细粒度信息，并引入一致性约束推理自动选择更加重要的细粒度信息来优化初步预测。本方法能够通过利用全局信息和更重要细粒度信息之间的一致性推理来提升句子对语义关系的预测，进而提高文本匹配的正确率。