文本检索方法、模型训练方法、文本检索装置及存储介质.pdf
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文本检索方法、模型训练方法、文本检索装置及存储介质.pdf
本说明书涉及一种文本检索方法包括:对接收的第一文本进行分词,得到至少一个词语;根据所述至少一个词语从知识库中召回至少一个第二文本;将所述至少一个词语输入经过训练的文本向量模型,得到所述第一文本的文本向量;根据所述第一文本的向量从所述知识库中召回至少一个第三文本;以及将所述至少一个第二文本和所述至少一个第三文本进行融合,得到文本检索结果。本说明书还提供了词权重模型和文本向量模型的训练方法、文本检索装置、电子设备以及计算机可读存储介质。
文本检索方法及装置.pdf
本发明提供一种文本检索方法及装置,其中方法包括:获取待检索文本;对所述待检索文本进行分句,获得所述待检索文本的多个分句;对每个所述分句进行字级语义分析和词级语义分析,获得每个所述分句的字级语义特征和每个所述分句的词级语义特征;基于每个所述分句的字级语义特征和每个所述分句的词级语义特征,在候选文本中进行检索,获得目标文本。本发明实施例通过字级语义特征和词级语义特征的结合,实现了双层粒度语义分析,避免了单层粒度语义信息的遗漏,提高了文本检索的正确率。
模型训练方法、装置与存储介质.pdf
本申请涉及人工智能技术领域,本申请提供一种模型训练方法、装置与存储介质,模型训练方法包括:获取待训练路由模型;获取多条样本交易数据和多个属性数据;获取至少两个目标条件;将多条样本交易数据和多个属性数据输入待训练路由模型,获得至少两个目标统计结果;确定至少两个目标统计结果中满足对应的目标条件的统计结果的数量,若数量满足模型输出条件,将待训练路由模型确定为备选路由模型;若数量不满足模型输出条件,调整待训练路由模型的参数,并将参数调整后的路由模型确定为待训练路由模型,直到至少两个统计结果均满足对应的目标条件,输
模型训练方法、装置、设备及存储介质.pdf
本申请实施例提供一种模型训练方法、装置、设备及存储介质,通过获取样本数据集;基于所述样本数据集对模型进行多轮训练,在训练过程中,采用前一轮训练中得到的困难样本进行下一轮的训练,直至所述模型基于所述样本数据集中的所有样本均能输出正确结果为止,得到目标模型,其中,所述困难样本是指在训练过程中预先标定结果与模型输出结果不一致的样本。本申请实施例能够提升模型训练的效率和模型的准确性。
模型训练方法、装置、设备与存储介质.pdf
本申请涉及人工智能技术领域,本申请提供一种模型训练方法、装置、设备与存储介质,模型训练方法包括:获取输入样本,并根据输入样本构造第一样本对和第二样本对,第一样本对包含输入样本和与输入样本关联的正样本,第二样本对包含输入样本和与输入样本关联的负样本;将第一样本对输入第一模型,获得输入样本与正样本之间的第一相似度得分;将第二样本对输入第二模型,获得输入样本与负样本之间的第二相似度得分,第二模型与第一模型相同;计算第一相似度得分与第二相似度得分之间的得分差;若得分差不满足目标条件,对第一模型和第二模型参数进行调