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申请/专利权人：哈尔滨工业大学(深圳)

摘要：本发明提供了一种API匹配模型建立方法及跨城市政务API匹配方法，方法包括：获取训练样本，其中，一个所述训练样本包含两个API的描述文本，每个API的描述文本由至少一个短文本组成；计算每个所述训练样本中，两个API各短文本之间的语义相似度；根据每个所述训练样本中两个API各短文本之间的语义相似度，构建每个所述训练样本对应的相似度向量；将所述相似度向量输入预设模型进行训练，直至所述预设模型的损失函数收敛，将损失函数收敛的所述预设模型作为API匹配模型。本发明将API的描述信息进行相似度的转化，将API之间的语义相似度作为模型训练的输入数据，有效提高了匹配的准确率，实现了高准确度，高效率，高度自动化的API匹配方案。

主权项：1.一种API匹配模型建立方法，其特征在于，包括：获取训练样本，其中，一个所述训练样本包含两个API的描述文本，每个API的描述文本由至少一个短文本组成；所述描述文本包含名称短文本、关键词短文本和至少一个返回参数名称短文本；计算每个所述训练样本中，两个API各短文本之间的语义相似度，包括：将每个所述训练样本中，两个API的所述返回参数名称短文本排列组合，得到多个返回参数名称短文本对；计算所有所述返回参数名称短文本对的相似度；计算两个API名称短文本的相似度、关键词短文本的相似度；根据每个所述训练样本中两个API各短文本之间的语义相似度，构建每个所述训练样本对应的相似度向量；其中，计算每个所述训练样本中，两个API各短文本之间的语义相似度还包括：通过Jieba分词算法分别对两个API各短文本进行分词处理，获得分词处理后的词集合；使用FastText算法将所述词集合中的各个词映射成向量；计算所述词集合中各个词的TextRank值；根据所述词集合中的各个词的向量及TextRank值，得到两个API各短文本的句向量；计算两个API各短文本的句向量之间的语义相似度，所述两个API各短文本的句向量之间的语义相似度即两个API各短文本之间的语义相似度；将所述相似度向量输入预设模型进行训练，直至所述预设模型的损失函数收敛，将损失函数收敛的所述预设模型作为API匹配模型。

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权利要求：

百度查询： 哈尔滨工业大学(深圳) API匹配模型建立方法及跨城市政务API匹配方法