北京达佳互联信息技术有限公司;华中科技大学张磊获国家专利权
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龙图腾网获悉北京达佳互联信息技术有限公司;华中科技大学申请的专利文本检索方法、装置、电子设备及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:CN117235207B 。
龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-12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:202311189354.0,技术领域涉及:G06F16/334;该发明授权文本检索方法、装置、电子设备及存储介质是由张磊;雷子霆;裴小兵;邰四敏设计研发完成,并于2023-09-14向国家知识产权局提交的专利申请。
本文本检索方法、装置、电子设备及存储介质在说明书摘要公布了:本公开文本检索方法、装置、电子设备及存储介质。所述方法包括:获取待检索的第一文本;将所述第一文本输入至召回模型,输出所述第一文本对应的特征向量;其中,所述召回模型为基于样本第一文本和样本第二文本,对初始语义模型和初始图模型进行训练获得;其中,所述样本第一文本和样本第二文本之间标注有关联关系;从特征向量数据集中确定与所述特征向量相似度满足预设条件的目标特征向量,并确定检索结果为所述目标特征向量对应的第二文本。本公开实施例提高了召回模型的召回率。
本发明授权文本检索方法、装置、电子设备及存储介质在权利要求书中公布了:1.一种文本检索方法,其特征在于,包括: 获取待检索的第一文本; 将所述第一文本输入至召回模型,输出所述第一文本对应的特征向量;其中,所述召回模型为基于样本第一文本和样本第二文本,对初始语义模型和初始图模型进行训练获得;其中,所述样本第一文本和样本第二文本之间标注有关联关系;其中,基于样本第一文本和样本第二文本,对初始语义模型和初始图模型进行训练,包括:获取样本集合;其中,所述样本集合中包括样本第一文本和样本第二文本;将所述样本第一文本输入至初始语义模型,输出得到第一语义特征,以及将所述样本第二文本输入至初始语义模型,输出得到第二语义特征;根据所述第一语义特征和所述第二语义特征,生成特征图;将所述第一语义特征和所述特征图输入至初始图模型,输出得到第一图嵌入特征,以及将所述第二语义特征和所述特征图输入至初始图模型,输出得到第二图嵌入特征;基于所述第一语义特征、所述第二语义特征、所述第一图嵌入特征、所述第二图嵌入特征以及所述关联关系,构建损失函数,基于所述损失函数对所述初始语义模型和所述初始图模型进行迭代调整,得到召回模型;其中,所述根据所述第一语义特征和所述第二语义特征,生成特征图,包括:获取多个第一语义特征中每两个第一语义特征之间的第一相似度,多个第二语义特征中每两个第二语义特征之间的第二相似度,所述第一语义特征和所述第二语义特征之间的第三相似度;分别以所述第一语义特征、所述第二语义特征为节点,所述第一相似度、所述第二相似度和所述第三相似度为边,构建特征图; 从特征向量数据集中确定与所述特征向量相似度满足预设条件的目标特征向量,并确定检索结果为所述目标特征向量对应的第二文本。
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