[发明专利]使用神经网络编码器的结构数据匹配在审
| 申请号： | 201811148169.6 | 申请日： | 2018-09-29 |
| 公开（公告）号： | CN110309192A | 公开（公告）日： | 2019-10-08 |
| 发明（设计）人： | R.尚穆加马尼;J.张 | 申请（专利权）人： | SAP欧洲公司 |
| 主分类号： | G06F16/2458 | 分类号： | G06F16/2458;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 北京市柳沈律师事务所 11105 | 代理人： | 邵亚丽 |
| 地址： | 德国瓦*** | 国省代码： | 德国;DE |
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| 摘要： | 本公开的实施方式包括用于接收第一和第二数据集的方法、系统和计算机可读存储介质，第一和第二数据集包括多个列中的结构化数据，对于第一数据集和第二数据集的每个，将每列输入到特定于相应列的列类型的编码器中，编码器分别提供用于第一数据集和第二数据集的编码数据，基于第一数据集的编码数据提供第一多维向量，基于第二数据集的编码数据提供第二多维向量，并将第一多维向量和第二多维向量输出到损失函数，该损失函数处理第一多维向量和第二多维向量以提供输出，该输出表示第一和第二数据集之间的匹配数据点。 | ||
| 搜索关键词： | 多维向量 数据集 编码数据 第一数据 编码器 损失函数 计算机可读存储介质 结构化数据 结构数据 匹配数据 神经网络 输出表示 输出 匹配 | ||
【主权项】：
1.一种由一个或多个处理器执行的计算机实现的方法，该方法包括：由所述一个或多个处理器接收第一数据集和第二数据集，所述第一数据集和所述第二数据集均包括多个列中的结构化数据；对于第一数据集和第二数据集的每个，由所述一个或多个处理器将每列输入到特定于相应列的列类型的编码器中，编码器提供分别用于第一数据集以及第二数据集的编码数据；基于第一数据集的编码数据，由所述一个或多个处理器提供第一多维向量；基于第二数据集的编码数据，由所述一个或多个处理器提供第二多维向量；和由所述一个或多个计算机处理器将所述第一多维向量和所述第二多维向量输出到损失函数，所述损失函数处理所述第一多维向量和所述第二多维向量以提供输出，该输出表示第一数据集和第二数据集之间的匹配数据点。
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