多模型联合学习的问题匹配方法及系统

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专利状态

多模型联合学习的问题匹配方法及系统

有效

专利申请进度

申请

2020-06-12

申请公布

2020-09-15

授权

2022-07-12

预估到期

2040-06-12

专利基础信息

申请号	CN202010538105.8	申请日	2020-06-12
申请公布号	CN111666397A	申请公布日	2020-09-15
授权公布号	CN111666397B	授权公告日	2022-07-12
分类号	G06F16/332;G06F16/33;G06N3/08;G06N3/04
分类	计算；推算；计数;
申请人名称	思必驰科技股份有限公司
申请人地址	江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋

专利法律状态

2022-07-12

授权

状态信息

授权
2021-05-18

著录事项变更

状态信息

著录事项变更；IPC(主分类):G06F16/332；变更事项:申请人；变更前:苏州思必驰信息科技有限公司；变更后:思必驰科技股份有限公司；变更事项:地址；变更前:215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋；变更后:215123 江苏省苏州市苏州工业园区新平街388号腾飞创新园14栋
2020-10-13

实质审查的生效

状态信息

实质审查的生效；IPC(主分类):G06F16/332；申请日:20200612
2020-09-15

公布

状态信息

公布

摘要

本发明实施例提供一种多模型联合学习的问题匹配方法。该方法包括：建立基于编码的第一模型；建立基于交互的第二模型；建立第三模型，所述第三模型包括编码器、交互层、融合单元和分类器，其中，所述第三模型的编码器、交互层和分类器与所述第二模型的编码器、交互层和分类器相同且共享参数，所述融合单元对分别来自所述编码器和所述交互层的输出进行融合，融合时以所述交互层的输出为主，以所述编码器的输出为辅；对所述第一模型、所述第二模型、所述第三模型进行联合学习；利用学习后的所述第三模型对问题对进行匹配度预测。本发明实施例还提供一种多模型联合学习的问题匹配系统。本发明实施例提高预测准确度的同时，保持预测速度。

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