[發明專利]一種文本匹配方法、裝置、設備及介質

有效

• 申請號: 202110253010.6
• 申請日: 2021-03-09
• 公開（公告）號: CN112632232B
• 公開（公告）日: 2022-03-15
• 發明（設計）人: 傅瑋萍;許國偉;丁文彪;劉子韜
• 申請（專利權）人: 北京世紀好未來教育科技有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/284;G06F40/30
• 代理公司: 北京開陽星知識產權代理有限公司 11710
• 代理人: 安偉

本公開實施例涉及一種文本匹配方法、裝置、設備及介質，其中該方法包括：獲取目標短文本和目標長文本；確定與目標短文本相匹配的候選長文本；采用第一匹配模型對目標長文本和候選長文本進行匹配，確定第一匹配結果；基于第一匹配結果，得到目標短文本與目標長文本的第一匹配結果。采用上述技術方案，通過將短文本和長文本之間的匹配轉換為兩個長文本之間的匹配，可以避免因短文本信息量過少或短文本與長文本信息不對等導致的匹配不準確的問題，提高短文本和長文本之間匹配的準確性。

技術領域

本公開涉及語義處理技術領域，尤其涉及一種文本匹配方法、裝置、設備及介質。

背景技術

文本匹配是自然語言處理領域中一個核心問題，它通過計算文本之間的相關性在許多自然語言處理應用中起到核心支撐作用，如信息檢索、問答系統、對話系統、推薦系統等。

現有文本匹配技術，通常通過提取文本的特征，采用一些相似度度量方法計算文本之間的相似度或判斷文本是否相關。除此之外，也有采用深度學習技術，基于神經網絡訓練得到文本的語義向量表示，再進行文本匹配；或者直接使用深度學習方法進行端到端的文本匹配。但是上述文本匹配方式均存在因短文本信息量少以及短文本與長文本信息不對等導致的匹配不準確的問題。

發明內容

為了解決上述技術問題或者至少部分地解決上述技術問題，本公開提供了一種文本匹配方法、裝置、設備及介質。

本公開實施例提供了一種文本匹配方法，所述方法包括：

獲取目標短文本和目標長文本；

確定與所述目標短文本相匹配的候選長文本；

采用第一匹配模型對所述目標長文本和所述候選長文本進行匹配，確定第一匹配結果；

基于所述第一匹配結果，得到所述目標短文本與所述目標長文本的匹配結果。

本公開實施例還提供了一種文本匹配裝置，所述裝置包括：

文本獲取模塊，用于獲取目標短文本和目標長文本；

候選模塊，用于確定與所述目標短文本相匹配的候選長文本；

第一匹配模塊，用于采用第一匹配模型對所述目標長文本和所述候選長文本進行匹配，確定第一匹配結果；

結果模塊，用于基于所述第一匹配結果，得到所述目標短文本與所述目標長文本的匹配結果。

本公開實施例還提供了一種電子設備，所述電子設備包括：處理器；用于存儲所述處理器可執行指令的存儲器；所述處理器，用于從所述存儲器中讀取所述可執行指令，并執行所述指令以實現如本公開實施例提供的文本匹配方法。

本公開實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述存儲介質存儲有計算機程序，所述計算機程序用于執行如本公開實施例提供的文本匹配方法。

本公開實施例提供的技術方案與現有技術相比具有如下優點：本公開實施例提供的文本匹配方案，獲取目標短文本和目標長文本；確定與目標短文本相匹配的候選長文本；采用第一匹配模型對目標長文本和候選長文本進行匹配，確定第一匹配結果；基于第一匹配結果，得到目標短文本與目標長文本的匹配結果。采用上述技術方案，通過將短文本和長文本之間的匹配轉換為兩個長文本之間的匹配，可以避免因短文本信息量過少或短文本與長文本信息不對等導致的匹配不準確的問題，提高短文本和長文本之間匹配的準確性。

附圖說明

此處的附圖被并入說明書中并構成本說明書的一部分，示出了符合本公開的實施例，并與說明書一起用于解釋本公開的原理。

為了更清楚地說明本公開實施例或現有技術中的技術方案，下面將對實施例或現有技術描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹，顯而易見地，對于本領域普通技術人員而言，在不付出創造性勞動性的前提下，還可以根據這些附圖獲得其他的附圖。