龙图腾网&IPTOP
- 微信扫码登录
- 账号密码登录
- 短信登录/注册
买专利卖专利找龙图腾，真高效！ 查专利查商标用IPTOP,全免费！专利年费监控用IP管家,真方便！
摘要：本发明公开了一种基于circleloss的文本相似度匹配方法、装置、计算机设备和储存介质，其涉及计算机信息处理技术领域，所述方法包括：S1样本准备；S2模型训练；S3模型预测；在S2模型训练阶段，首先使用孪生网络结构分批训练上述样本集；然后分别计算锚样本与正样本、负样本之间的距离：利用electra模型计算样本的3使用circleloss损失函数计算损失值，接着利用electra模型计算每个样本的特征表示，将circleloss损失函数与electra模型相结合，并使其应用到问答系统中，可得到文本相似度匹配速度与精度均较高的问题收集方法。
主权项：1.一种基于circleloss的文本相似度匹配方法，其特征在于，包括如下步骤：S1样本准备：收集问题集，确定锚样本、正样本与负样本，并对锚样本、正样本与负样本进行排序；S2模型训练：构建并训练模型；S3模型预测：测试训练完成的模型；其中，S2模型训练具体为，使用孪生网络结构分批训练上述样本集：1分别计算锚样本与正样本、负样本之间的距离；2使用circleloss损失函数计算损失值；计算锚样本与正样本的距离和锚样本与负样本的距离，其过程具体为：1使用无监督模型计算每个样本的特征表示，无监督模型选用为electra模型；2通过卷积神经网络，对每个样本的特征表示进行学习，获取每个样本的特征向量200维；3利用公式1和公式2来分别计算锚样本与正样本、负样本之间的距离。 Distance＝1–similarity公式2其中：A代表锚样本的语义向量；B代表正样本或负样本的语义向量；Distance代表锚样本与正样本的距离或锚样本与负样本的距离。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 杭州火石数智科技有限公司 一种基于circle loss的文本相似度匹配方法、装置、计算机设备和储存介质
免责声明
1、本报告根据公开、合法渠道获得相关数据和信息，力求客观、公正，但并不保证数据的最终完整性和准确性。
2、报告中的分析和结论仅反映本公司于发布本报告当日的职业理解，仅供参考使用，不能作为本公司承担任何法律责任的依据或者凭证。
主营中国专利交易买卖与专利转让许可,高校科技成果推广与科技成果转化,知识产权运营管理与平台开发,科技人才专家库与科技猎头等科技服务
开放平台
担保交易
惠及多方
会员特惠
专属平台
适合多方
数据共享
功能齐全
皖公网安备 34010402703815号