文本处理的方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
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文本处理方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本公开提供了一种文本处理方法、装置、电子设备和存储介质,涉及数据处理技术领域,尤其涉及深度学习技术领域和语义匹配技术领域,该方法包括:获取待查询的第一文本;对第一文本进行特征处理,得到第一特征向量;将第一特征向量与多个第二特征向量进行对比,确定与第一特征向量匹配的目标特征向量;基于目标特征向量确定与第一文本匹配的查询结果。容易注意到的是,第一特征向量是用户侧的特征,第二特征向量是查询侧的特征向量,本公开可以将查询侧的特征和内容侧的特征同时进行处理,可以进行全局处理,从而解决了难以同时保证语义匹配精度和处理
文本处理方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本公开提供了一种文本处理方法、装置、电子设备和存储介质,应用于文本处理技术领域,包括:获取商品的介绍文本,该介绍文本包括多个句子,将介绍文本划分为多个部分,并确定多个部分的每个部分的中心句,在每个部分中,按照随机变量P~E(λ)进行采样,得到每个部分对应的采样句,将每个部分对应的采样句进行合并,得到输入文本。
文本处理方法及装置、存储介质和电子设备.pdf
本公开提供一种文本处理方法、文本处理装置、存储介质和电子设备,涉及计算机技术领域。该文本处理方法包括:通过用于表示字符串的目标文本标识,获取目标字符串;根据所述目标字符串的显示信息,确定所述目标字符串中已处理字符串的第一类型信息和第二类型信息;响应于渲染指令,若所述第一类型信息满足文本条件,则对所述第二类型信息进行判断,以得到判断结果;根据所述判断结果,对所述目标字符串的属性信息进行调整,以对所述目标字符串进行渲染。本公开实施例能够进行自动适配,提高文本渲染的效率和准确性。
文本处理的方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本发明公开了文本处理的方法、装置、电子设备和存储介质,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:获取预设的词库,以对知识库中各文本进行序列标注,计算出词根库;从知识库中筛选包括词根的语句,对每个语句进行分词,以确定每个语句对应的分词组合;基于分词组合对应语句所属业务场景和预设的业务场景关联顺序,拼接包括相同词根的分词组合,得出拼接结果;计算各拼接结果的有效得分,进而从拼接结果中确定业务实体,以得出业务实体库,识别接收的待处理文本中的业务实体。该实施方式能够解决人工标注的方式很难统一标准,不仅需要花费
文本处理的方法、装置、电子设备和存储介质.pdf
本发明公开了文本处理的方法、装置、电子设备和存储介质,涉及计算机技术领域。该方法的一具体实施方式包括:接收用户输入的目标文本,调用预设的生成模型,以生成对应的索引标识;从预设的语料库中查询索引标识关联的语料标识集合,获取语料标识集合中各语料标识对应的语料属性值;调用预设的计算模型,基于语料属性值计算各语料标识对应的得分,以从语料标识集合中筛选目标数量个语料标识;发送目标数量个语料标识关联的语料。该实施方式能够解决输入联想功能通常是从文档型数据库中搜索包含输入内容的文档或语句输出,导致输出结果准确性较低的问