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龍圖騰網(wǎng)獲悉中國平安人壽保險(xiǎn)股份有限公司申請的專利多模型融合文本匹配方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)獲國家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國家知識產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號為：CN111259144B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國家知識產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-09-05發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請?zhí)?專利號為：202010045333.1，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/355；該發(fā)明授權(quán)多模型融合文本匹配方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)是由李勇設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2020-01-16向國家知識產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請。

本多模型融合文本匹配方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)在說明書摘要公布了：本發(fā)明涉及人工智能領(lǐng)域，提供一種多模型融合文本匹配方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)。方法包括：獲取待處理的數(shù)據(jù)；通過第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將待處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行初篩，得到候選標(biāo)準(zhǔn)詞，第一神經(jīng)模型為雙向門控循環(huán)單元模型、注意力模型以及softmax層串聯(lián)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；通過第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型將候選標(biāo)準(zhǔn)詞實(shí)體初篩，得到標(biāo)注實(shí)體，第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為條件隨機(jī)場；將標(biāo)注實(shí)體輸入至第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到多個(gè)相似度,第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為卷積深度語義結(jié)構(gòu)模型；獲取多個(gè)相似度的權(quán)重，將相似度乘以對應(yīng)的相似度的權(quán)重，得到多個(gè)標(biāo)注實(shí)體得分；將標(biāo)注得分對應(yīng)的標(biāo)注實(shí)體按照數(shù)值大小從大到小的排序，形成對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語。提高文本匹配的準(zhǔn)確率。

本發(fā)明授權(quán)多模型融合文本匹配方法、裝置、設(shè)備和存儲介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種多模型融合文本匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待處理的數(shù)據(jù)； 通過第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述待處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行初篩，得到候選標(biāo)準(zhǔn)詞，所述第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為雙向門控循環(huán)單元模型、注意力模型以及軟最大值softmax層串聯(lián)結(jié)構(gòu)的神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)；所述通過第一神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述待處理的數(shù)據(jù)進(jìn)行初篩，得到候選標(biāo)準(zhǔn)詞，包括：將所述待處理的數(shù)據(jù)輸入至所述雙向門控循環(huán)單元模型，通過所述雙向門控循環(huán)單元模型將所述待處理的數(shù)據(jù)轉(zhuǎn)換成向量矩陣，得到特征向量；將所述特征向量輸入至所述注意力模型，通過權(quán)值對所述特征向量進(jìn)行加權(quán)求和，得到多個(gè)文本標(biāo)簽以及對應(yīng)文本標(biāo)簽的概率；將所述多個(gè)文本標(biāo)簽以及對應(yīng)文本標(biāo)簽的概率通過softmax層分類，得到所述候選標(biāo)準(zhǔn)詞； 通過第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述候選標(biāo)準(zhǔn)詞進(jìn)行實(shí)體初篩，得到標(biāo)注實(shí)體，所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為條件隨機(jī)場；所述通過第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述候選標(biāo)準(zhǔn)詞進(jìn)行實(shí)體初篩，得到標(biāo)注實(shí)體，包括：獲取帶標(biāo)注的語料數(shù)據(jù)，所述帶標(biāo)注的語料數(shù)據(jù)至少包括詞語、詞性以及字在詞語中的位置；通過所述第二神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對所述帶標(biāo)注的語料數(shù)據(jù)迭代，得到訓(xùn)練好的條件隨機(jī)場模型；獲取所述候選標(biāo)準(zhǔn)詞的詞語、詞性以及字在詞語中的位置，得到所述候選標(biāo)準(zhǔn)詞的詞語特征；將所述詞語特征輸入至所述訓(xùn)練好的條件隨機(jī)場模型，通過所述訓(xùn)練好的條件隨機(jī)場模型生成序列標(biāo)注，得到標(biāo)注實(shí)體； 將所述標(biāo)注實(shí)體輸入至第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型，得到多個(gè)相似度，所述第三神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型為卷積深度語義結(jié)構(gòu)模型；所述相似度通過醫(yī)學(xué)規(guī)則修正模型相似度得到； 獲取多個(gè)所述相似度的權(quán)重，將所述相似度乘以對應(yīng)的所述相似度的權(quán)重，得到多個(gè)標(biāo)注實(shí)體得分； 將所述標(biāo)注實(shí)體按照其對應(yīng)的所述標(biāo)注實(shí)體得分的數(shù)值大小從大到小進(jìn)行排序，形成對應(yīng)標(biāo)準(zhǔn)術(shù)語。

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