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龙图腾网获悉海纳云物联科技有限公司;青岛海纳云智能系统有限公司;青岛海纳云数字科技有限公司申请的专利一种文本和主题匹配方法、系统、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：CN115203368B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-20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：202210772784.4，技术领域涉及：G06F16/33；该发明授权一种文本和主题匹配方法、系统、设备及存储介质是由陈斌;韩信;甘琳;刘继超;金岩设计研发完成，并于2022-06-30向国家知识产权局提交的专利申请。

本一种文本和主题匹配方法、系统、设备及存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本和主题匹配方法、系统、设备及存储介质，所述方法包括以下步骤：获取待匹配的文本信息对，所述待匹配的文本信息对包括待匹配主题关键词组和待匹配文本；对待匹配的文本信息对进行分词处理，得到分词信息；将分词信息输入关键词识别模型，得到文本关键词组；使用隐含狄利克雷分布主题识别模型获取每个文本关键词组分别对应的一个主题关键词权重，并通过匹配模型训练继续优化；根据所述主题关键词权重，对待匹配主题关键词组和文本关键词组进行加权计算或采用正则表达式，判断匹配程度，得出匹配结果。本发明具有更高的识别率和召回率，对不同长度的文本匹配成功率高，具有较好的识别效果，推理时间较短。

本发明授权一种文本和主题匹配方法、系统、设备及存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本和主题匹配方法，其特征在于，所述方法包括以下步骤： 获取待匹配的文本信息，对所述待匹配的文本信息包括待匹配主题关键词组和待匹配文本；对待匹配的文本信息对进行分词处理，得到分词信息；将分词信息输入关键词识别模型，得到文本关键词组； 使用隐含狄利克雷分布主题识别模型获取每个文本关键词组分别对应的一个主题关键词权重，并通过匹配模型训练继续优化； 根据所述主题关键词权重，对待匹配主题关键词组和文本关键词组进行加权计算或采用正则表达式，判断匹配程度，得出匹配结果； 所述方法还包括：所述关键词识别模型的训练步骤，包括：设置文本训练集，训练集由文本信息组成，均经过关键词标注和词性标注；从训练集中获取训练文本，每个训练文本都有对应的关键词标注和词性标注信息；对文本信息进行分词处理，获取对应的分词信息；将所述分词信息输入预先设定的bert模型，获取序列文本信息； 将序列文本信息分别输入关键词标注crf模型和词性标注crf模型，分别与关键词标注序列和词性标注序列做比较，获取对应的关键词标注损失信息和词性标注损失信息；根据关键词标注损失信息和词性标注损失信息，分别使用梯度下降法，对预设的bert模型和关键词标注crf模型和词性标注crf模型的模型参数进行微调；当关键词标注损失信息和词性标注损失信息都小于一定阈值或者训练轮次超过一定数量时，训练停止； 所述通过匹配模型训练继续优化，包括：设置关键词组对匹配训练集，该训练集由多组关键词组对组成，每组关键词组对包括两个关键词组，以及两者是否匹配的标签；对关键词组对进行加权计算，其中，每个关键词组对应一个权重，该权重由隐含狄利克雷分布主题识别模型预设；加权计算获取匹配结果，将匹配结果和标签计算获取损失信息，根据损失信息使用梯度下降法更新关键词权重；当损失信息小于一定阈值时，训练停止。

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