摘要
本发明公开了一种基于AI技术的短信模板分类与自动匹配方法及系统,涉及信息与通信技术领域,引入预训练语言模型对短信请求与模板文本进行分离式语义建模,分别提取请求侧向量组与模板侧向量组;再基于请求侧向量构建语义邻域图,并以模板向量为参照进行动态修正,形成请求‑模板联合语义图;利用图卷积神经网络在该图结构上进行节点特征传播,生成请求到模板类别的迁移概率矩阵与模板类别反馈信息,进而优化请求与模板的语义表示,结合类别响应强度与语义偏移情况,系统生成类别权重调整表,对模板类别表示进行动态修正,通过联合匹配模块将优化后的向量进行匹配计算,确定最优模板并完成参数填充与消息发送。
技术关键词
短信模板
自动匹配方法
语义向量
预训练语言模型
节点特征
邻域
文本
动态
语义图谱
序列
命名实体识别模型
匹配模块
意图
矩阵
自动匹配系统
逻辑
消息推送服务
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图像编辑方法
初始化机制
生成机制
文本生成图像
轨迹
节点特征
参数预测方法
多任务
神经网络模型构建
动态
预训练语言模型
预训练模型
标签预测值
文本
关键词抽取方法