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申请/专利权人：北京达佳互联信息技术有限公司
摘要：本公开关于一种句向量模型生成、数据召回方法、装置、电子设备及存储介质，该句向量模型生成方法包括从第一数量个样本问句组中分别获取第二数量个样本问句，得到样本问句集合；将样本问句集合输入待训练句向量模型，得到样本问句集合中样本问句的句向量；基于样本问句集合中样本问句的句向量，构建样本对；对样本对进行过滤，得到目标正样本对和目标负样本对；根据目标正样本对和目标负样本对，确定第一目标损失；基于第一目标损失训练待训练句向量模型，得到句向量模型。利用本公开实施例提升了训练出的词向量模型的鲁棒性和精准性，进而也提升了词向量模型的语义表征精准性，有效保证后续的数据召回率和召回准确性。
主权项：1.一种句向量模型生成方法，其特征在于，包括：从第一数量个样本问句组中分别获取第二数量个样本问句，得到样本问句集合，所述第一数量个样本问句组中同一样本问句组中包括具有相同语义的多个样本问句；将所述样本问句集合输入待训练句向量模型进行句向量提取，得到所述样本问句集合中样本问句的句向量；基于所述样本问句集合中样本问句的句向量，构建初始正样本对和初始负样本对，所述初始正样本对中句向量对应两两样本问句属于同一样本问句组，所述初始负样本对中的句向量对应两两样本问句属于不同样本问句组；对所述初始正样本对和所述初始负样本对进行过滤，得到目标正样本对和目标负样本对，所述目标正样本对为所述初始正样本对过滤掉简单样本后的正样本对，所述目标负样本对为所述初始负样本对过滤掉简单样本和或噪声后的负样本对；所述初始正样本对中过滤掉的简单样本包括对应句向量间相似度大于第一阈值的样本对；所述初始负样本对中过滤掉的简单样本包括对应句向量间相似度小于第三阈值的样本对；根据所述目标正样本对和所述目标负样本对，确定第一目标损失，所述第一目标损失是基于所述目标正样本对中两两句向量对应的相似度和所述目标负样本对中两两句向量对应的相似度确定的；基于所述第一目标损失训练所述待训练句向量模型，得到句向量模型。
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百度查询： 北京达佳互联信息技术有限公司 句向量模型生成、数据召回方法、装置、电子设备及存储介质
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