基于词嵌入的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质

本申请适用于人工智能技术领域，提供一种基于词嵌入的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：基于查询项及与查询项匹配的数据匹配项，分词得到模型训练词表；将模型训练词表中的目标词输入至待训练模型，分别从待训练模型中已初始化的词向量矩阵、查询项向量矩阵及数据匹配项向量矩阵中获取与目标词关联的向量表示；对向量表示进行拼接，并通过待训练模型进行特征交叉融合，得到目标词向量表示；基于目标词向量表示，获取待训练模型中查询项向量矩阵及数据匹配项向量矩阵中的向量表示参数，得到包含所述向量表示参数的训练后的模型。该方案能够提升文本匹配结果的准确度，满足文本匹配需求。

《基于词嵌入的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质》是一发明专利，专利号为 2020115600954，当前法律状态为已下证，由平安科技（深圳）有限公司提出申请，发明人为陈浩;谯轶轩;高鹏，申请日期为2020-12-25，公开（公告）日期为2024-02-02，国际专利分类号（IPC）为 G06F 40/284 (2020.01)，高新资质：未报高企，所属技术领域包括：（人工智能、AI大模型、训练神经网络模型、文本匹配、搜索引擎、推荐系统、广告推荐、智能客服、用户搜索、内容审核、NLP模型训练、智能搜索、推荐系统、舆情分析）。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：本申请适用于人工智能技术领域，提供一种基于词嵌入的模型训练方法、装置、电子设备及存储介质，其中方法包括：基于查询项及与查询项匹配的数据匹配项，分词得到模型训练词表；将模型训练词表中的目标词输入至待训练模型，分别从待训练模型中已初始化的词向量矩阵、查询项向量矩阵及数据匹配项向量矩阵中获取与目标词关联的向量表示；对向量表示进行拼接，并通过待训练模型进行特征交叉融合，得到目标词向量表示；基于目标词向量表示，获取待训练模型中查询项向量矩阵及数据匹配项向量矩阵中的向量表示参数，得到包含所述向量表示参数的训练后的模型。该方案能够提升文本匹配结果的准确度，满足文本匹配需求。

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