[发明专利]文本匹配方法及装置

权利要求书

1.一种文本匹配方法，其特征在于，包括：

获取待处理的目标文本；

根据预设的分词规则对所述目标文本进行分词处理生成至少一个特征词向量；

基于所述至少一个特征词向量，对所述目标文本进行分类生成分类集，其中，所述分类集包括至少两个成层级关系分布的分类结果；

根据所述分类集在预设的剧本文档中匹配与所述目标文本对应的回复文本；

所述对所述目标文本进行分类生成分类集包括：

将所述至少一个特征词向量组装成目标特征数组；

将所述目标特征数组输入至预设的文本分类模型中，其中，所述文本分类模型为预先训练至收敛状态，用于对文本信息进行多级分类的分类模型；

读取所述文本分类模型输出的所述分类集；

所述将所述至少一个特征词向量组装成目标特征数组包括：

将所述至少一个特征词向量组装成全量特征数组；

根据预设的等分阈值将所述全量特征数组进行切分形成多个局部特征数组；

选择所述多个局部特征数组中的一个局部特征数组为所述目标特征数组。

2.根据权利要求1所述的文本匹配方法，其特征在于，所述获取待处理的目标文本包括：

获取目标用户的用户语音；

将所述用户语音进行语音转换处理生成目标字段；

根据所述目标字段生成所述目标文本。

3.根据权利要求1所述的文本匹配方法，其特征在于，所述根据预设的分词规则对所述目标文本进行分词处理生成至少一个特征词向量包括：

将所述目标文本进行切分生成多个分词集，其中，各分词集中均包括至少一个分词元素；

基于相邻两个分词元素之间的组合概率，计算所述各分词集对应的分词概率；

基于预设的词汇表，将所述各分词集中分词概率最大的分词集进行映射转化生成所述至少一个特征词向量。

4.根据权利要求1所述的文本匹配方法，其特征在于，所述剧本文档包括多条对话文本，各对话文本均对应设置有标签文件，各标签文件成层级关系分布，所述根据所述分类集在预设的剧本文档中匹配与所述目标文本对应的回复文本包括：

根据分类集中的层级关系依次查找各分类结果对应的标签文件；

确定所述分类集中位于叶子节点位置的分类结果对应的标签文件的对话文本为所述回复文本。

5.根据权利要求1所述的文本匹配方法，其特征在于，所述根据所述分类集在预设的剧本文档中匹配与所述目标文本对应的回复文本之后，包括：

根据所述回复文本和分词集生成目标用户的用户标签；

将所述用户标签写入到所述目标用户的用户画像文本中。

6.一种文本匹配装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理的目标文本；

分词模块，用于根据预设的分词规则对所述目标文本进行分词处理生成至少一个特征词向量；

处理模块，用于基于所述至少一个特征词向量，对所述目标文本进行分类生成分类集，其中，所述分类集包括至少两个成层级关系分布的分类结果；

执行模块，用于根据所述分类集在预设的剧本文档中匹配与所述目标文本对应的回复文本；

所述文本匹配装置还包括：

第一生成子模块，用于将所述至少一个特征词向量组装成目标特征数组；

第三处理子模块，用于将所述目标特征数组输入至预设的文本分类模型中，其中，所述文本分类模型为预先训练至收敛状态，用于对文本信息进行多级分类的分类模型；

第三执行子模块，用于读取所述文本分类模型输出的所述分类集；

所述文本匹配装置还包括：

第二生成子模块，用于将所述至少一个特征词向量组装成全量特征数组；

第四处理子模块，用于根据预设的等分阈值将所述全量特征数组进行切分形成多个局部特征数组；

第四执行子模块，用于选择所述多个局部特征数组中的一个局部特征数组为所述目标特征数组。