[发明专利]文本匹配方法、设备、存储介质及产品

权利要求书

1.一种文本匹配方法，其特征在于，包括：

获取待匹配的第一文本数据和第二文本数据；

分别提取所述第一文本数据及所述第二文本数据的关键特征；

采用与关键特征相匹配的文本模板将所述关键特征转化为对应的自然语言文本片段；

采用自注意力机制的深度神经网络模型将第一文本数据和第二文本数据分别对应的自然语言文本片段进行匹配，以获得第一文本数据和第二文本数据的匹配结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用与关键特征相匹配的文本模板将所述关键特征转化为对应的自然语言文本片段，包括：

确定所述关键特征的特征类型；

根据所述特征类型确定所述关键特征相匹配的文本模板；

按照所述相匹配的文本模板的格式将关键特征转化为对应的自然语言文本片段。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键特征的特征类型为定值特征；

所述根据所述特征类型确定所述关键特征相匹配的文本模板，包括：

根据所述定值特征确定所述关键特征相匹配的文本模板为键值对格式模板；

所述按照所述相匹配的文本模板的格式将关键特征转化为对应的自然语言文本片段，包括：

按照所述相匹配的文本模板的键值对格式将相匹配的关键特征转化为对应的自然语言文本片段。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述关键特征的特征类型为布尔特征；

所述根据所述特征类型确定所述关键特征相匹配的文本模板，包括：

根据所述布尔特征确定所述关键特征相匹配的文本模板为真值格式模板；

所述按照所述相匹配的文本模板的键值对格式将相匹配的关键特征转化为对应的自然语言文本片段，包括：

若确定所述关键特征为真值，则按照所述相匹配的文本模板的真值格式将相匹配的关键特征转化为对应的自然语言文本片段。

5.根据权利要求1-4任一项所述的方法，其特征在于，所述第一文本数据为政府政策法规文本数据，所述第二文本数据为企业文本数据。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，提取所述政府政策法规文本数据的关键特征，包括：

采用策略实体抽取模型提取所述政府政策法规文本数据中的关键实体；

提取所述政府政策法规文本数据中的关键文本；所述关键文本为以下文本中的任意一种或多种：标题、项目描述信息、受理条件；

将所述关键实体及所述关键文本确定为所述政府政策法规文本数据的关键特征。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述获取待匹配的政府政策法规文本数据和企业文本数据，包括：

接收第一用户触发的企业匹配请求，所述企业匹配请求中包括待匹配的政府政策法规信息；

根据所述政府政策法规信息获取对应的政府政策法规文本数据；

根据所述企业匹配请求获取预先存储的多个企业文本数据。

8.一种电子设备，其特征在于，包括：处理器，以及与所述处理器通信连接的存储器；

所述存储器存储计算机执行指令；

所述处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，以实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机执行指令，所述计算机执行指令被处理器执行时用于实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。

10.一种计算机程序产品，包括计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。