[发明专利]基于文本匹配模型的文本分类方法、装置及相关设备

说明书

本发明公开了一种基于文本匹配模型的文本分类方法，应用于人工智能领域，用于解决对文本匹配的匹配结果预测不准确的技术问题。本发明提供的方法包括：通过文本匹配模型中的编码层对第一文本语料和第二文本语料进行处理，得到第一文本语料的编码特征和第二文本语料的编码特征；通过特征增强层对第一文本语料和第二文本语料的编码特征进行处理，得到第一增强特征和第二增强特征；通过注意力融合层得到突出的第一增强特征和突出的第二增强特征；通过注意力融合层对第一增强特征和突出的第一增强特征进行融合，得到第一融合特征，对第二增强特征和突出的第二增强特征进行融合，得到第二融合特征；根据这两个融合特征得到两个文本语料之间的匹配概率。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种基于文本匹配模型的文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

在自然语言的处理场景中，建立两个句子的语义关系模型是非常重要的一个步骤，被广泛的应用在很多场景，例如释义检测、自然语言推理、文本匹配等。在文本匹配技术领域，神经网络取得了令人瞩目的成果，神经网络可以从大量的数据中获取信息，并且有强大的学习能力。跨句子的attention被广泛应用在神经网络中，用来做文本匹配。

传统的文本匹配模型包括编码层、对齐层和分类层，需要进行文本匹配的两个文本中的词语分别通过该文本匹配模型中的不同层进行不同的处理，得到携带有对应语义信息的特征向量传递给下一层，最后通过分类层输出这两个文本的匹配概率。然而在通过对齐层对中间的句子特征做跨句子attention时，由于句子经过不同的层取得了不同的语义信息，可能不能直接用来做匹配，并且每个中间层特征的处理结果与前面层输出的特征结果紧密相连，如果前面层输出有错误的特征信息，该错误的特征信息会一直传递下去，从而导致中间特征输入到对齐层时不能对齐，最终会导致该文本匹配模型输出的匹配概率不准确。

发明内容

本发明实施例提供一种基于文本匹配模型的文本分类方法、装置、计算机设备及存储介质，以解决对文本匹配的匹配结果预测不准确的技术问题。

一种基于文本匹配模型的文本分类方法，所述文本匹配模型包括编码层、特征增强层、注意力融合层和分类层，所述方法包括：

获取待匹配的第一文本语料和第二文本语料；

通过预先训练好的文本匹配模型中的所述编码层对所述第一文本语料进行处理，得到所述第一文本语料的编码特征；

通过所述文本匹配模型中的所述编码层对所述第二文本语料进行处理，得到所述第二文本语料的编码特征；

通过所述特征增强层对所述第一文本语料的编码特征进行处理，得到第一增强特征，通过所述特征增强层对所述第二文本语料的编码特征进行处理，得到第二增强特征；

通过所述注意力融合层计算所述第一增强特征和所述第二增强特征之间的相似性，并根据所述相似性对所述第一增强特征和所述第二增强特征进行突出，得到突出的第一增强特征和突出的第二增强特征；

通过所述注意力融合层对所述第一增强特征和所述突出的所述第一增强特征进行融合，得到第一融合特征，对所述第二增强特征和所述突出的所述第二增强特征进行融合，得到第二融合特征；

所述分类层根据所述第一融合特征和所述第二融合特征得到所述第一文本语料和所述第二文本语料之间的匹配概率。

一种基于文本匹配模型的文本分类装置，所述装置包括：

语料获取模块，用于获取待匹配的第一文本语料和第二文本语料；

第一处理模块，用于通过预先训练好的文本匹配模型中的所述编码层对所述第一文本语料进行处理，得到所述第一文本语料的编码特征；

第二处理模块，用于通过所述文本匹配模型中的所述编码层对所述第二文本语料进行处理，得到所述第二文本语料的编码特征；