[发明专利]句子对匹配方法、装置和计算机设备和存储介质有效
| 申请号: | 202010732106.6 | 申请日: | 2020-07-27 |
| 公开(公告)号: | CN111858893B | 公开(公告)日: | 2022-06-03 |
| 发明(设计)人: | 朱威;顾婷婷;李恬静 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分类号: | G06F16/332 | 分类号: | G06F16/332;G06F40/30;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司: | 华进联合专利商标代理有限公司 44224 | 代理人: | 唐彩琴 |
| 地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 句子 匹配 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种句子对匹配方法,其特征在于,所述方法包括:
基于控制器各参数的可选参数值,初始化各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制;
将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得结合后的句子对匹配模型的匹配准确度;
根据所述匹配准确度和当前迭代次数,确定是否满足预设终止条件;
当不满足预设终止条件时,对所述控制器各所述参数进行调整,生成新的待确定注意力机制;
返回所述将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得结合后的句子对匹配模型的匹配准确度的步骤,直至满足预设迭代条件,获得所述句子对匹配模型的最终注意力机制;
将获取的待匹配句子对输入到结合了所述最终注意力机制的所述句子对匹配模型中进行匹配度分析,获得句子对匹配结果。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于控制器各参数的可选参数值,初始化各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制,包括:
基于控制器各参数的可选参数值,随机从各所述参数的可选参数值中,选定所述控制器各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于控制器各参数的可选参数值,初始化各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制的步骤之前,还包括:
根据注意力机制生成的预设隐含状态,将所述预设隐含状态输入到所述控制器的分类器中,形成所述控制器各参数;
并将所述预设隐含状态对应的可选项作为可选参数值,与所述控制器各参数对应关联。
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述预设隐含状态,以及所述预设隐含状态对应的可选项,包括以下任意一种以上:
所述句子对匹配模型是否需要注意力机制,其中,可选项包括需要和不需要;
所述注意力机制的交互操作方式,其中,可选项包括哈达玛积、点乘、拼接、相加和相减中的至少一种;
所述注意力机制的注意力头的个数,其中,可选项包括1个、2个、4个、8个和16个中的至少一种;
所述注意力机制在所述编码层的位置,其中可选项包括第一层、第二层和第三层中的至少一种;
所述注意力机制的输出是否需要与所述编码层的编码模块的输出相加,其中,可选项包括需要和不需要。
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得所述句子对匹配模型的匹配准确度,包括:
根据各所述参数中的所述注意力机制在所述编码层的位置,以及所述注意力机制的输出是否需要与所述编码层的编码模块的输出相加,将所述待确定注意力机制与句子对匹配模型中编码层的编码模块进行结合,获得结合后的句子对匹配模型;
将样本数据集输入到所述结合后的句子对匹配模型进行训练并验证,获得所述结合后的句子对匹配模型的匹配准确度。
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述当不满足预设终止条件时,对所述控制器各所述参数进行调整,生成新的待确定注意力机制,包括:
当不满足预设终止条件时,根据策略梯度学习算法对所述控制器各所述参数进行调整,生成新的待确定注意力机制。
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述根据所述匹配准确度和当前迭代次数,确定是否满足预设终止条件,包括以下任意一种以上:
当所述匹配准确度达到预设阈值时,确定满足预设终止条件;
当前迭代次数达到预设次数时,确定满足预设终止条件;
当所述匹配准确度持续预设迭代次数未发生变化时,确定满足预设终止条件。
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