【技术实现步骤摘要】
本专利技术属于检索匹配，具体涉及一种基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法及系统。
技术介绍
1、本部分的陈述仅仅是提供了与本专利技术相关的
技术介绍
信息，不必然构成在先技术。
2、在当今信息技术迅速发展的背景下，标准化文件编写需求日益增长，尤其是在知识管理和内容创作领域。然而，现有技术在处理用户对标准化知识的描述时，往往缺乏有效的自动化方法来精准匹配和提供相关知识。传统的解决方案依赖于静态的分类体系和简单的关键词匹配，这些方法在面对复杂和多变的用户需求时显得力不从心。此外，由于缺乏对用户描述的深入理解和分析，这些技术无法有效地刻画用户画像，导致知识匹配的准确性和效率不高。因此，有必要开发一种新的技术方案，通过深度学习模型来学习和理解用户的描述，进而实现对用户需求的精确分类和画像刻画，最终达到精准匹配知识库中标准化知识的目的。当前针对标准化编写用户的用户画像特征抽取及依据用户画像进行需求与知识的匹配的研究还处于初级阶段，暂未有成熟的规则及方法。
技术实现思路
1、为了解决上...
【技术保护点】
1.基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，所述对标准撰写需求先进行字符拆分，拆分后进行池化操作及维度映射，得到维度映射特征，具体为：
3.如权利要求2所述的基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，所述利用需求文本特征中的文本分界标签构建掩码矩阵，具体为：
4.如权利要求1所述的基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，所述对维度映射特征拆分成多个子特征后，将子特征两两进行多维对称交叉注意力处理...
【技术特征摘要】
1.基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，包括：
2.如权利要求1所述的基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，所述对标准撰写需求先进行字符拆分，拆分后进行池化操作及维度映射，得到维度映射特征，具体为：
3.如权利要求2所述的基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，所述利用需求文本特征中的文本分界标签构建掩码矩阵，具体为：
4.如权利要求1所述的基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，所述对维度映射特征拆分成多个子特征后，将子特征两两进行多维对称交叉注意力处理，得到交叉注意力拼接特征，具体为：
5.如权利要求1所述的基于用户画像特征融合的标准化需求检索匹配方法，其特征在于，所述将交叉注意力拼接特征进行多次卷积拼接实现特征交叉融合，得到交叉融合特征，具体为：
6.如权利要求1所述的基...
【专利技术属性】
技术研发人员：李敏，李刚，周鸣乐，韩德隆，田嘉凯，
申请(专利权)人：山东省计算中心国家超级计算济南中心，
类型：发明
国别省市：
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