中国平安人寿保险股份有限公司李勇获国家专利权
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龙图腾网获悉中国平安人寿保险股份有限公司申请的专利多模型融合文本匹配方法、装置、设备和存储介质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:CN111259144B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-05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:202010045333.1,技术领域涉及:G06F16/355;该发明授权多模型融合文本匹配方法、装置、设备和存储介质是由李勇设计研发完成,并于2020-01-16向国家知识产权局提交的专利申请。
本多模型融合文本匹配方法、装置、设备和存储介质在说明书摘要公布了:本发明涉及人工智能领域,提供一种多模型融合文本匹配方法、装置、设备和存储介质。方法包括:获取待处理的数据;通过第一神经网络模型将待处理的数据进行初筛,得到候选标准词,第一神经模型为双向门控循环单元模型、注意力模型以及softmax层串联结构的神经网络;通过第二神经网络模型将候选标准词实体初筛,得到标注实体,第二神经网络模型为条件随机场;将标注实体输入至第三神经网络模型,得到多个相似度,第三神经网络模型为卷积深度语义结构模型;获取多个相似度的权重,将相似度乘以对应的相似度的权重,得到多个标注实体得分;将标注得分对应的标注实体按照数值大小从大到小的排序,形成对应标准术语。提高文本匹配的准确率。
本发明授权多模型融合文本匹配方法、装置、设备和存储介质在权利要求书中公布了:1.一种多模型融合文本匹配方法,其特征在于,所述方法包括: 获取待处理的数据; 通过第一神经网络模型对所述待处理的数据进行初筛,得到候选标准词,所述第一神经网络模型为双向门控循环单元模型、注意力模型以及软最大值softmax层串联结构的神经网络;所述通过第一神经网络模型对所述待处理的数据进行初筛,得到候选标准词,包括:将所述待处理的数据输入至所述双向门控循环单元模型,通过所述双向门控循环单元模型将所述待处理的数据转换成向量矩阵,得到特征向量;将所述特征向量输入至所述注意力模型,通过权值对所述特征向量进行加权求和,得到多个文本标签以及对应文本标签的概率;将所述多个文本标签以及对应文本标签的概率通过softmax层分类,得到所述候选标准词; 通过第二神经网络模型对所述候选标准词进行实体初筛,得到标注实体,所述第二神经网络模型为条件随机场;所述通过第二神经网络模型对所述候选标准词进行实体初筛,得到标注实体,包括:获取带标注的语料数据,所述带标注的语料数据至少包括词语、词性以及字在词语中的位置;通过所述第二神经网络模型对所述带标注的语料数据迭代,得到训练好的条件随机场模型;获取所述候选标准词的词语、词性以及字在词语中的位置,得到所述候选标准词的词语特征;将所述词语特征输入至所述训练好的条件随机场模型,通过所述训练好的条件随机场模型生成序列标注,得到标注实体; 将所述标注实体输入至第三神经网络模型,得到多个相似度,所述第三神经网络模型为卷积深度语义结构模型;所述相似度通过医学规则修正模型相似度得到; 获取多个所述相似度的权重,将所述相似度乘以对应的所述相似度的权重,得到多个标注实体得分; 将所述标注实体按照其对应的所述标注实体得分的数值大小从大到小进行排序,形成对应标准术语。
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