【技术实现步骤摘要】
本申请涉及文本匹配，特别是涉及一种文本匹配方法、装置、计算机设备、存储介质和计算机程序产品。
技术介绍
1、随着信息时代的发展，文本数据的处理变得越来越重要。其中，文本相似度匹配是搜索引擎、数据挖掘、知识管理等许多领域的关键技术。传统的文本相似度匹配方法主要基于关键词的匹配，如tf-idf算法（term frequency–inverse document frequency，一种基于词频和逆文本频率指数的匹配算法），bm25算法（okapi bm25，一种用于评估搜索词与文档之间相关性的算法）等。
2、但是，由于上述传统技术中的文本匹配方法过于依赖关键词，而容易忽略单词在文本中的语境和语义信息。因此在处理复杂的、含有大量同义词的文本时效果不佳。
技术实现思路
1、基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种匹配精度更高的文本匹配方法、装置、计算机设备、计算机可读存储介质和计算机程序产品。
2、第一方面，本申请提供了一种文本匹配方法，包括：
3、响应于文本查...
【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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述客户端当前选择的匹配模式和所述目标向量生成与所述待匹配文本对应的文本匹配结果，并将所述文本匹配结果返回至所述客户端，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述向量聚类簇的生成方式，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述匹配模式为第二模式的情况下，根据所述目标向量所在的向量聚类簇生成所述文本匹配结果，并将所述文本匹配结果返回至所述客户端，包括：
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，...
【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：
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述客户端当前选择的匹配模式和所述目标向量生成与所述待匹配文本对应的文本匹配结果，并将所述文本匹配结果返回至所述客户端，包括：
3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述向量聚类簇的生成方式，包括：
4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述在所述匹配模式为第二模式的情况下，根据所述目标向量所在的向量聚类簇生成所述文本匹配结果，并将所述文本匹配结果返回至所述客户端，包括：
5.根据权利要求1至4任意一项所述的方法，其特征在于，所述基于所述待匹配文本携带的语义信息，将所述待匹配文本转换为对应的文本嵌入向量，包括：
<...【专利技术属性】
技术研发人员：雷浪声，叶子鑫，
申请(专利权)人：深圳威科未来科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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