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申请/专利权人：腾讯科技(深圳)有限公司
摘要：本申请提供了一种标题文本处理方法、装置、存储介质和程序，涉及人工智能技术领域，可以应用于云技术、人工智能、智慧交通、辅助驾驶等各种场景，包括：获取待处理标题文本；将预设知识图谱数据与待处理标题文本进行知识数据匹配，以从预设知识图谱数据中得到与待处理标题文本匹配的目标知识数据；基于目标知识数据对待处理标题文本进行句子树转换，得到待处理标题文本对应的标题句子树；对标题句子树进行特征映射处理，得到对应的句子树向量序列和掩码矩阵；调用目标编码模型基于掩码矩阵对句子树向量序列进行特征提取，得到待处理标题文本的目标标题向量。本申请能够有效提高标题文本向量表征的准确性和全面性，以提高在后续任务中的应用效果。
主权项：1.一种标题文本处理方法，其特征在于，所述方法包括：获取待处理标题文本；将预设知识图谱数据与所述待处理标题文本进行知识数据匹配，以从所述预设知识图谱数据中得到与所述待处理标题文本匹配的目标知识数据；基于所述目标知识数据对所述待处理标题文本进行句子树转换，得到所述待处理标题文本对应的标题句子树；对所述标题句子树进行特征映射处理，得到对应的句子树向量序列和掩码矩阵；所述掩码矩阵表征所述标题句子树的字连接关系或分词连接关系；调用目标编码模型基于所述掩码矩阵对所述句子树向量序列进行特征提取，得到所述待处理标题文本的目标标题向量；其中，所述目标编码模型是以构建的正负样本文本对作为目标预训练模型的输入，并基于自监督对比学习方法和预设的对比损失函数对所述目标预训练模型进行正负样本文本的分类约束训练得到的，所述正负样本文本对是基于多个样本文本中的第一样本文本和至少一个第二样本文本构建的，所述第一样本文本与所述第二样本文本为不同的文本，所述第一样本文本自身为所述第一样本文本的正样本，所述第二样本文本为所述第一样本文本的负样本，所述目标预训练模型是基于预训练语料对初始预训练模型进行句序预测和上下文预测的联合训练得到的，所述预训练语料包括与所述待处理标题文本相关的文本语料。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 标题文本处理方法、装置、存储介质和程序
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