[發明專利]一種句子相似度判斷方法、裝置、計算機設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202110090640.6
• 申請日: 2021-01-22
• 公開（公告）號: CN113032519A
• 公開（公告）日: 2021-06-25
• 發明（設計）人: 劉東煜;方春華;周坤勝;陳樂清;曾增烽
• 申請（專利權）人: 中國平安人壽保險股份有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/211;G06F40/247
• 代理公司: 深圳市世聯合知識產權代理有限公司 44385
• 代理人: 汪琳琳

本申請實施例屬于人工智能中的自然語言處理技術領域，涉及一種句子相似度判斷方法、裝置、計算機設備及存儲介質。此外，本申請還涉及區塊鏈技術，第一目標文本以及第二目標文本可存儲于區塊鏈中。本申請通過從目標文本的“同義詞、字面、詞向量或者編輯距離”等不同的維度判斷該文本的相似度，從而實現判斷句子相似度的目的，相較于傳統的句子相似度判斷方法，無需消耗大量的人力資源進行語料標注，解放人力資源，極大提高資源的利用率。

技術領域

本申請涉及人工智能中的自然語言處理技術領域，尤其涉及一種句子相似度判斷方法、裝置、計算機設備及存儲介質。

背景技術

在自然語言處理的技術領域中，對于兩個句子之間判斷相似度的應用非常廣泛。

現有一種句子相似度判斷方法，即先分別獲取兩個句子的字詞向量矩陣并輸入到深度神經網絡模型中，通過深度神經網絡的處理得到句子向量并進行拼接以作為分類神經網絡模型的輸入，最后得到兩個句子的相似性度量。

然而，申請人發現傳統的句子相似度判斷方法普遍不智能，在進行相似度判斷之前，需要人工標注大量的訓練語料，以訓練獲取學習能力較好的深度學習模型，然而，獲取該訓練語料需要消耗大量的人力物力對相互比較的兩個句子進行標注，從而導致傳統的句子相似度判斷方法獲在取訓練語料的過程中需要消耗大量的人力資源，存在資源利用率較低的問題。

發明內容

本申請實施例的目的在于提出一種句子相似度判斷方法、裝置、計算機設備及存儲介質，以解決導致傳統的句子相似度判斷方法獲在取訓練語料的過程中需要消耗大量的人力資源，存在資源利用率較低的問題

為了解決上述技術問題，本申請實施例提供一種句子相似度判斷方法，采用了如下所述的技術方案：

接收用戶終端發送的相似度判斷請求，所述相似度判斷請求至少攜帶有第一目標文本以及第二目標文本；

基于無監督相似判斷規則獲取所述第一目標文本以及第二目標文本的初始匹配結果，所述無監督相似判斷規則由同義詞匹配規則、字面匹配規則、詞向量匹配規則或者編輯距離匹配規則中的一種或者多種組合組成；

基于所述同義詞匹配規則、字面匹配規則、詞向量匹配規則或者編輯距離匹配規則的權重值對所述初始匹配結果進行線性插值操作，得到最終匹配結果；

向所述用戶終端輸出所述最終匹配結果。

為了解決上述技術問題，本申請實施例還提供一種句子相似度判斷裝置，采用了如下所述的技術方案：

請求接收模塊，用于接收用戶終端發送的相似度判斷請求，所述相似度判斷請求至少攜帶有第一目標文本以及第二目標文本；

初始結果獲取模塊，用于基于無監督相似判斷規則獲取所述第一目標文本以及第二目標文本的初始匹配結果，所述無監督相似判斷規則由同義詞匹配規則、字面匹配規則、詞向量匹配規則或者編輯距離匹配規則中的一種或者多種組合組成；

最終結果獲取模塊，用于基于所述同義詞匹配規則、字面匹配規則、詞向量匹配規則或者編輯距離匹配規則的權重值對所述初始匹配結果進行線性插值操作，得到最終匹配結果；

最終結果輸出模塊，用于向所述用戶終端輸出所述最終匹配結果。

為了解決上述技術問題，本申請實施例還提供一種計算機設備，采用了如下所述的技術方案：

包括存儲器和處理器，所述存儲器中存儲有計算機可讀指令，所述處理器執行所述計算機可讀指令時實現如上所述的句子相似度判斷方法的步驟。

為了解決上述技術問題，本申請實施例還提供一種計算機可讀存儲介質，采用了如下所述的技術方案：

所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機可讀指令，所述計算機可讀指令被處理器執行時實現如上所述的句子相似度判斷方法的步驟。