【技术实现步骤摘要】
本专利技术涉及人工智能，具体地说是基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法及系统。
技术介绍
1、在自然语言处理领域，通过现有的词向量和其他模型，可以判断两段文本之间的相似程度，但是很难精准的判断两段文本说的是同一件事。尤其是在城市治理过程中，对于大量的事件，如何判重并批量处理事件成为很大的一个问题。
2、城市治理中如何判断事件相似性，是需要解决的技术问题。
技术实现思路
1、本专利技术的技术任务是针对以上不足，提供基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法及系统，来解决城市治理中如何判断事件相似性的技术问题。
2、第一方面，本专利技术一种基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，包括如下步骤：
3、模型构建：基于中文分词器构建分词编码器，并基于神经网络模型构建事件相似度计算模型，所述分词编码器用于对输入的文本进行分词和编码处理，得到词向量，所述事件相似度计算模型用于以两个事件对应的词向量为输入、计算文本之间的词向量相似度，输出相似度评分；
4...
【技术保护点】
1.一种基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，所述分词编码器包括中文分词模块、编码模块和微调模块；
3.根据权利要求2所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，所述微调模块用于编码模输出的词向量进行如下定位计算：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，所述事件相似度计算模型包括注意力层和前馈网络层；
5.根据权利要求4所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似...
【技术特征摘要】
1.一种基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，包括如下步骤：
2.根据权利要求1所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，所述分词编码器包括中文分词模块、编码模块和微调模块；
3.根据权利要求2所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，所述微调模块用于编码模输出的词向量进行如下定位计算：
4.根据权利要求1所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，所述事件相似度计算模型包括注意力层和前馈网络层；
5.根据权利要求4所述的基于神经网络混合模型辨别事件相似度的方法，其特征在于，所述前馈神经网络层为基于长短期记忆网络构建的神经网络模型。
6.一种基于神经网...
【专利技术属性】
技术研发人员：崔增林，栾丽丽，于晓晨，迟钰沛，宁方刚，
申请(专利权)人：浪潮软件股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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