[发明专利]基于语义识别的文本匹配方法、设备及设备可读存储介质

说明书

本发明实施方式提供了基于语义识别的文本匹配方法、电子设备及计算机可读存储介质，涉及计算机应用技术领域。其中，文本匹配方法包括：获取待匹配文本和目标文本的结构模型，其中，所述结构模型包括多个结构模块，所述结构模块包括：关键词及其对应的句子集；针对所述待匹配文本的结构模型的各结构模块，分别从所述目标文本的结构模型中识别出对应的结构模块，以构建模块组；根据各所述模块组内模块之间的相似度，生成所述待匹配文本的匹配结果。本发明所提供的方法基于关键词以及对应的句子集构建文本的结构模型来进行文本之间的匹配，可以充分利用文本的结构信息执行匹配任务，对于长文本而言，能够提供更高质量的文本匹配结果。

技术领域

本发明涉及计算机应用技术领域，更为具体而言，涉及文本匹配方法、电子设备以及计算机可读存储介质。

背景技术

近年来随着移动互联网的蓬勃发展，涌现了大量基于内容分发服务的应用程序和相关自媒体平台，它们在人们的日常生活中扮演着越来越重要的角色。常见的内容平台比如：今日头条、微信公众号、天天快报等随时为广大的用户群体提供及时且海量的资讯信息和多元的数字富媒体内容，同时深刻地改变了人们获取信息的方式和途径。这些平台不仅致力于为用户的搜索查询需求提供相关的内容服务，更重要的功能是主动向用户推荐其平台的内容，这样才能更好地满足用户潜在的需求，从而吸引用户停留来提升其使用对应软件的频率，最终提升软件自身的日活跃度。

其中，这些平台所提供的内容信息很大一部分均以文字为主要载体，用户可以通过阅读文字来高效地从文本内容当中获取信息和观点评论。当用户完成阅读一篇文章，软件平台常常会根据用户的兴趣和习惯主动为其推荐相同或者相近话题的其他文章。而如何判断文章之间的主要内容是否关于相同或相近的主题，即判断一对文章之间的关系，其实可以归结为自然语言处理领域中的文本语义匹配任务。

可见，随着文本语义匹配技术的发展，待匹配文本的序列长度逐渐由短文本向长文本过渡。尽管大量的针对短文本匹配任务的相关工作在建模两个序列的相似度上通过设计更好的模型算法达到了优异的效果，但是伴随着文本长度的显著变化，直接将长文本输入原来的短文本匹配算法并不能得到令人满意的结果。

发明内容

本发明实施方式的目的在于提供文本匹配方法、电子设备以及计算机可读存储介质，以实现现有技术中所存在的上述问题。具体技术方案如下：

在本发明实施的一方面，提供了一种文本匹配方法。具体地，所述方法包括：获取待匹配文本和目标文本中的结构模型，其中，所述结构模型包括多个结构模块，所述结构模块包括：关键词及其对应的句子集；针对所述待匹配文本的结构模型的各结构模块，分别从所述目标文本的结构模型中识别出对应的结构模块，以构建模块组；根据各所述模块组内模块之间的相似度，生成所述待匹配文本的匹配结果。

在本发明实施的又一方面，还提供了一种电子设备。具体地，所述电子设备包括：处理器、通信接口、存储器和通信总线，其中，处理器，通信接口，存储器通过通信总线完成相互间的通信；存储器，用于存放计算机程序；处理器，用于执行存储器上所存放的程序时，实现上述文本匹配方法。

在本发明实施的又一方面，还提供了一种计算机可读存储介质。具体地，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现上述文本匹配方法。

本发明实施方式提供的文本匹配方法、电子设备以及计算机可读存储介质，基于关键词以及对应的句子集构建文本的结构模型来进行文本之间的匹配，可以充分利用文本的结构信息执行匹配任务，对于长文本而言，能够提供更高质量的文本匹配结果。

附图说明

为了更清楚地说明本发明实施方式的技术方案，下面将对实施方式描述中所需要使用的附图作一简单的介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本发明的一些实施方式，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。

图1是根据本发明实施方式1的文本匹配方法的流程图；