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龙图腾网获悉华院计算技术(上海)股份有限公司申请的专利一种面向短文本的匹配方法及系统获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116662819B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-12-02发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211613205.8，技术领域涉及：G06F18/22；该发明授权一种面向短文本的匹配方法及系统是由蔡华;陈伟宏设计研发完成，并于2022-12-15向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种面向短文本的匹配方法及系统在说明书摘要公布了：本发明公开了一种面向短文本的匹配方法及系统，包括从语料库中获取一对文本，文本包括多个句子，将每个句子复制一遍构建训练集；训练集对BERT模型进行训练，得到最终BERT模型，训练包括两个句子之间的相似度训练和每个句子向量及其句子中每个单词嵌入向量余弦相似度及单词在句子中的权重训练；将单词嵌入向量输入Transformer的Encoding，获得单词位置特征向量，融合单词位置特征向量和句子向量获得最终句向量；利用分类网络对连接得到的句向量进行分类，得到输入文本对的匹配值；本发明基于正例反例训练改善训练模型，使得相似语句通过训练模型所输出的向量能获得更高的余弦相似度，这样能更准确合理、精度更高的来匹配最相似的文本。

本发明授权一种面向短文本的匹配方法及系统在权利要求书中公布了：1.一种面向短文本的匹配方法，其特征在于，包括： 从语料库中获取一对文本，所述文本包括多个句子，将每个所述句子复制一遍后用于构建训练集； 所述训练集对BERT模型进行训练，得到最终BERT模型，其中，所述训练包括： 以两个相同不相同的所述句子作为输入，分以增加减小相似度为目标的，两个所述句子之间的相似度训练； 每个所述句子向量及其所述句子中每个单词嵌入向量的点积或余弦相似度以及所述单词在所述句子中的权重训练：将所述点积或余弦相似度和所述单词的权重通过softmax操作转换为概率分布后计算它们的KL散度；以减小所述KL散度为目标，调整所述BERT模型参数； 将所述单词嵌入向量输入Transformer的Encoding，获得所述单词位置特征向量，融合所述单词位置特征向量和所述句子向量获得最终句向量； 利用分类网络对连接得到的所述最终句向量进行分类，得到输入文本对的匹配值。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人华院计算技术(上海)股份有限公司，其通讯地址为：200072 上海市静安区万荣路1268号云立方A栋9楼；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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