句子对匹配方法、装置和计算机设备和存储介质制造方法及图纸

技术编号:26171144 阅读:11 留言:0更新日期:2020-10-31 13:42
本申请涉及人工智能,提供一种句子对匹配方法,包括:基于控制器各参数的可选参数值,初始化各参数的参数值,使控制器根据各参数的参数值,生成待确定注意力机制;将待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得结合后的句子对匹配模型的匹配准确度;根据匹配准确度和当前迭代次数,确定不满足预设终止条件时,对控制器各参数进行调整,生成新的待确定注意力机制;返回结合到句子对匹配模型的编码层中的步骤,直至满足预设迭代条件,获得最终注意力机制;将待匹配句子对输入到结合了最终注意力机制的句子对匹配模型中进行匹配度分析,获得句子对匹配结果。采用本方法能够提高句子对匹配结果的准确率。

【技术实现步骤摘要】
句子对匹配方法、装置和计算机设备和存储介质
本申请涉及计算机
,特别是涉及一种句子对匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。
技术介绍
随着计算机技术的发展,出现了自然语言处理技术,基于自然语言处理技术使人与计算机之间用自然语言进行有效通信。而自然语言处理技术的自然语言理解,是基于句子对匹配模型为基础模型的,如:一个问答系统,是基于句子对匹配模型为基础模型,实现自动问答的。而句子对匹配模型的最核心部分是句子间注意力机制,句子间注意力机制直接决定了句子对匹配模型的准确度和可靠性。但是目前的句子间注意力机制建模都是需要算法工程师针对自己拥有的数据和经验多次手动调整模型,最终得到算法工程师认为最优的句子间注意力机制,将该句子注意力机制应用到句子对匹配模型,并不一定能够提高句子对匹配模型的精度,因此,导致句子对匹配结果的准确率低。
技术实现思路
基于此,有必要针对上述技术问题,提供一种能够提高句子对匹配结果的准确率的句子对匹配方法、装置、计算机设备和存储介质。一种句子对匹配方法,所述方法包括:基于控制器各本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种句子对匹配方法,其特征在于,所述方法包括:/n基于控制器各参数的可选参数值,初始化各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制;/n将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得结合后的句子对匹配模型的匹配准确度;/n根据所述匹配准确度和当前迭代次数,确定是否满足预设终止条件;/n当不满足预设终止条件时,对所述控制器各所述参数进行调整,生成新的待确定注意力机制;/n返回所述将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得结合后的句子对匹配模型的匹配准确度的步骤,直至满足...

【技术特征摘要】
1.一种句子对匹配方法,其特征在于,所述方法包括:
基于控制器各参数的可选参数值,初始化各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制;
将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得结合后的句子对匹配模型的匹配准确度;
根据所述匹配准确度和当前迭代次数,确定是否满足预设终止条件;
当不满足预设终止条件时,对所述控制器各所述参数进行调整,生成新的待确定注意力机制;
返回所述将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本数据集进行训练并验证,获得结合后的句子对匹配模型的匹配准确度的步骤,直至满足预设迭代条件,获得所述句子对匹配模型的最终注意力机制;
将获取的待匹配句子对输入到结合了所述最终注意力机制的所述句子对匹配模型中进行匹配度分析,获得句子对匹配结果。


2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述基于控制器各参数的可选参数值,初始化各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制,包括:
基于控制器各参数的可选参数值,随机从各所述参数的可选参数值中,选定所述控制器各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制。


3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于控制器各参数的可选参数值,初始化各所述参数的参数值,使所述控制器根据各所述参数的参数值,生成待确定注意力机制的步骤之前,还包括:
根据注意力机制生成的预设隐含状态,将所述预设隐含状态输入到所述控制器的分类器中,形成所述控制器各参数;
并将所述预设隐含状态对应的可选项作为可选参数值,与所述控制器各参数对应关联。


4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述预设隐含状态,以及所述预设隐含状态对应的可选项,包括以下任意一种以上:
所述句子对匹配模型是否需要注意力机制,其中,可选项包括需要和不需要;
所述注意力机制的交互操作方式,其中,可选项包括哈达玛积、点乘、拼接、相加和相减中的至少一种;
所述注意力机制的注意力头的个数,其中,可选项包括1个、2个、4个、8个和16个中的至少一种;
所述注意力机制在所述编码层的位置,其中可选项包括第一层、第二层和第三层中的至少一种;
所述注意力机制的输出是否需要与所述编码层的编码模块的输出相加,其中,可选项包括需要和不需要。


5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述将所述待确定注意力机制结合到句子对匹配模型的编码层中,并输入样本...

【专利技术属性】
技术研发人员:朱威顾婷婷李恬静
申请(专利权)人:平安科技深圳有限公司
类型:发明
国别省市:广东;44

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