【技术实现步骤摘要】
文本匹配方法、系统和计算机设备
本专利技术实施例涉及人工智能领域，尤其涉及一种文本匹配方法、系统、计算机设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
人工智能技术开始大量地使用于各个领域，如金融等领域。在金融领域中，可以人工智能分析各种金融业务，如企业风险业务，广告业务等等。以广告业务为例，区别于传统的基于字面的文本匹配方案，通过人工智能技术可以虑到语义上的相似度，挖掘客户提供信息中根深层的意思。以工人智能技术中的NLP(NaturalLangungePossns,自然语言处理)为例，随着深度学习在NLP领域研究的日益深入，新的深度匹配模型方法不断涌现出来，其优势是可以很好的把握语义焦点，对上下文重要性合理建模，早期以DSSM、CDSMM和ARC-I等网络结构为代表。但是，这些模型的核心问题是得到的句子表示失去语义焦点，容易发生语义偏移，词的上下文重要性难以衡量。因此，如何提升语义焦点的联捕捉能力，从而进一步提升文本匹配的准确性和文本匹配的速度，成为目前亟需解决的技术问题之一。
技术实现思路
有鉴于此，有必要提供...
【技术保护点】
1.一种文本匹配方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收客户终端发送的目标文本；/n对所述目标文本进行编码操作，以得到目标编码；/n根据所述目标编码获取多个候选编码，其中，所述多个候选编码是对多个候选文本预先编码处理而得到的；/n根据所述目标编码与所述多个候选编码计算所述目标文本与多个候选编码对应的多个候选文本的相识度，以得到与所述目标文本相识度最高的候选文本；/n输出与所述目标文本相识度最高的候选文本。/n
【技术特征摘要】
1.一种文本匹配方法，其特征在于，所述方法包括：
接收客户终端发送的目标文本；
对所述目标文本进行编码操作，以得到目标编码；
根据所述目标编码获取多个候选编码，其中，所述多个候选编码是对多个候选文本预先编码处理而得到的；
根据所述目标编码与所述多个候选编码计算所述目标文本与多个候选编码对应的多个候选文本的相识度，以得到与所述目标文本相识度最高的候选文本；
输出与所述目标文本相识度最高的候选文本。
2.如权利要求1所述的文本匹配方法，其特征在于，所述根据所述目标编码与所述多个候选编码计算所述目标文本与多个候选编码对应的多个候选文本的相识度，以得到与所述目标文本相识度最高的候选文本，包括：
对所述目标编码与多个候选编码进行交互编码操作，以得到目标文本对应的多个目标词向量和每个候选文本对应的多个候选词向量；
根据所述多个目标词向量和所述多个候选词向量确定联合向量；及
根据所述联合向量计算所述多个候选文本与所述目标文本的相识度，以得到与所述目标文本相识度最高的候选文本。
3.如权利要求2所述的文本匹配方法，其特征在于，所述根据所述多个目标词向量和所述多个候选词向量确定联合向量，包括：
通过CLS填充所述目标文本和每个候选文本中的第一个词之前，以将所述CLS作为所述目标文本和每个候选文本的第一个词；
对所述目标文本对应的目标CLS和所述候选文本的对应的候选CLS分别进行编码操作，以得到目标CLS编码和候选CLS编码；
根据所述目标CLS编码得到目标首向量ACLS，同时根据候选CLS编码得到候选首向量BCLS；
将目标文本的每个目标词向量编码到所述目标CLS中，得到目标组合向量A′CLS，以及将候选文本的每个候选词向量编码到所述候选CLS中，得到候选组合向量B′CLS；
将所述目标CLS编码和所述目标组合向量A′CLS进行拼接，以得到目标拼接向量NACLS，同时将所述候选CLS编码和所述候选组合向量B′CLS进行拼接，以得到候选拼接向量NBCLS；及
根据所述目标拼接向量NACLS和所述候选拼接向量NBCLS联合处理，以得到联合向量。
4.如权利要求3所述的文本匹配方法，其特征在于，所述根据所述目标拼接向量NACLS和所述候选拼接向量NBCLS联合处理，以得到联合向量，包括：
通过预先准备的映射函数对所述目标拼接向量NACLS和所述候选拼接向量NBCLS分别进行映射操作，以得到目标交互向量RA和候选交互向量RB；
对所述目标交互向量RA和和候选交互向量RB进行交互处理，以得到联合向量。
5.一种文本匹配系统，其特征在于，包括：
接收模块，用于接收用户通过客户终端发送的目标文本；
编...
【专利技术属性】
技术研发人员：庞帅，张扬，马建强，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44
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