[发明专利]中文文本匹配方法及系统

权利要求书

1.一种中文文本匹配方法，包括：

使用多个分词工具，对中文句子对进行字级别的编码，得到所述中文句子对的初始字向量；

将所述中文句子对的初始字向量输入至输入层，确定所述中文句子对的词向量，基于知网外部知识库，得到对应于所述词向量的义原，确定所述词向量的语义表示；

将所述中文句子对的词向量以及语义表示输入至可感知语义的图变换层，通过多维图注意力网络分别对所述语义表示、所述词向量的词格进行迭代更新，输出带有语义表示的语义词向量；

将所述语义词向量输入至句子匹配层，将得到所述中文句子对的语义字向量和交互语义字向量进行连接，确定所述中文句子对的最终特征表示语义字向量；

基于所述中文句子对的最终特征表示语义字向量以及所述多个分词工具对所述中文句子对的特征表示确定匹配概率。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述语义词向量输入至句子匹配层，将得到所述中文句子对的语义字向量和交互语义字向量进行连接包括：

对所述语义词向量进行池化加权，得到加权语义字向量；

将所述加权语义字向量与所述初始字向量归一化，确定语义字向量；

通过多维图注意网络对所述中文句子对的语义字向量进行交互，获得交互语义字向量；

将所述中文句子对的语义字向量、交互语义字向量输入至前馈神经网络，生成最终特征表示语义字向量。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过多维图注意力网络分别对所述语义表示、所述词向量的词格进行迭代更新包括：

通过所述语义表示对应的词节点的可达节点对所述语义表示进行迭代更新，通过所述词节点对应的语义节点对所述词向量的词格进行迭代更新，输出带有语义表示的语义词向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述将所述中文句子对的初始字向量输入至输入层，确定所述中文句子对的词向量包括：

通过前馈神经网络确定所述初始字向量中每个字的权重，基于所述权重对所述初始字向量加权，得到所述词向量。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法包括：通过门控循环单元对所述语义表示、所述词向量进行迭代更新。

6.一种中文文本匹配系统，包括：

编码程序模块，用于使用多个分词工具，对中文句子对进行字级别的编码，得到所述中文句子对的初始字向量；

语义表示确定程序模块，用于将所述中文句子对的初始字向量输入至输入层，确定所述中文句子对的词向量，基于知网外部知识库，得到对应于所述词向量的义原，确定所述词向量的语义表示；

更新迭代程序模块，用于将所述中文句子对的词向量以及语义表示输入至可感知语义的图变换层，通过多维图注意力网络分别对所述语义表示、所述词向量的词格进行迭代更新，输出带有语义表示的语义词向量；

匹配程序模块，用于将所述语义词向量输入至句子匹配层，将得到所述中文句子对的语义字向量和交互语义字向量进行连接，确定所述中文句子对的最终特征表示语义字向量；

概率确定程序模块，用于基于所述中文句子对的最终特征表示语义字向量以及所述多个分词工具对所述中文句子对的特征表示确定匹配概率。

7.根据权利要求6所述的系统，其中，所述匹配程序模块用于：

对所述语义词向量进行池化加权，得到加权语义字向量；

将所述加权语义字向量与所述初始字向量归一化，确定语义字向量；

通过多维图注意网络对所述中文句子对的语义字向量进行交互，获得交互语义字向量；

将所述中文句子对的语义字向量、交互语义字向量输入至前馈神经网络，生成最终特征表示语义字向量。

8.根据权利要求6所述的系统，其中，所述更新迭代程序模块用于：

通过所述语义表示对应的词节点的可达节点对所述语义表示进行迭代更新，通过所述词节点对应的语义节点对所述词向量的词格进行迭代更新，输出带有语义表示的语义词向量。