基于深层次语义信息的文本话题匹配方法及系统

本发明公开了基于深层次语义信息的文本话题匹配方法及系统，属于文本匹配技术领域。本发明通过命名实体识别模型对文本进行实体提取，而后通过特征工程将实体进行筛选，得到文本的关键实体；通过BART模型进行文本摘要，得到文本的主要信息；最后将文本摘要和关键实体进行特征融合，获取深层次语义信息特征向量，将深层次语义信息和目标新闻文本输入预设的文本话题匹配模型，获取文本话题匹配结果。提升了文本话题匹配准确性，解决了现有技术中存在“与文本主旨无关的外部知识极易误导对当前话题的判断，易丢失文本关键信息，导致长文本匹配效果差”的问题。

《基于深层次语义信息的文本话题匹配方法及系统》是一发明专利，专利号为 2023103247594，当前法律状态为已下证，由济南大学提出申请，发明人为纪科;张秀;杨波;陈贞翔;马坤;孙润元，申请日期为2023-03-27，公开（公告）日期为2024-04-12，国际专利分类号（IPC）为 G06F 18/22 (2023.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：互联网软件文本处理、结构化文本字段抽取、信息解析、内容规整、合同、票据、报表、表单文本自动化提取场景。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：本发明公开了基于深层次语义信息的文本话题匹配方法及系统，属于文本匹配技术领域。本发明通过命名实体识别模型对文本进行实体提取，而后通过特征工程将实体进行筛选，得到文本的关键实体；通过BART模型进行文本摘要，得到文本的主要信息；最后将文本摘要和关键实体进行特征融合，获取深层次语义信息特征向量，将深层次语义信息和目标新闻文本输入预设的文本话题匹配模型，获取文本话题匹配结果。提升了文本话题匹配准确性，解决了现有技术中存在“与文本主旨无关的外部知识极易误导对当前话题的判断，易丢失文本关键信息，导致长文本匹配效果差”的问题。

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