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龍圖騰網獲悉中國平安人壽保險股份有限公司申請的專利多模型融合文本匹配方法、裝置、設備和存儲介質獲國家發明授權專利權，本發明授權專利權由國家知識產權局授予，授權公告號為：CN111259144B 。

龍圖騰網通過國家知識產權局官網在2025-09-05發布的發明授權授權公告中獲悉：該發明授權的專利申請號/專利號為：202010045333.1，技術領域涉及：G06F16/355；該發明授權多模型融合文本匹配方法、裝置、設備和存儲介質是由李勇設計研發完成，并于2020-01-16向國家知識產權局提交的專利申請。

本多模型融合文本匹配方法、裝置、設備和存儲介質在說明書摘要公布了：本發明涉及人工智能領域，提供一種多模型融合文本匹配方法、裝置、設備和存儲介質。方法包括：獲取待處理的數據；通過第一神經網絡模型將待處理的數據進行初篩，得到候選標準詞，第一神經模型為雙向門控循環單元模型、注意力模型以及softmax層串聯結構的神經網絡；通過第二神經網絡模型將候選標準詞實體初篩，得到標注實體，第二神經網絡模型為條件隨機場；將標注實體輸入至第三神經網絡模型，得到多個相似度,第三神經網絡模型為卷積深度語義結構模型；獲取多個相似度的權重，將相似度乘以對應的相似度的權重，得到多個標注實體得分；將標注得分對應的標注實體按照數值大小從大到小的排序，形成對應標準術語。提高文本匹配的準確率。

本發明授權多模型融合文本匹配方法、裝置、設備和存儲介質在權利要求書中公布了：1.一種多模型融合文本匹配方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取待處理的數據； 通過第一神經網絡模型對所述待處理的數據進行初篩，得到候選標準詞，所述第一神經網絡模型為雙向門控循環單元模型、注意力模型以及軟最大值softmax層串聯結構的神經網絡；所述通過第一神經網絡模型對所述待處理的數據進行初篩，得到候選標準詞，包括：將所述待處理的數據輸入至所述雙向門控循環單元模型，通過所述雙向門控循環單元模型將所述待處理的數據轉換成向量矩陣，得到特征向量；將所述特征向量輸入至所述注意力模型，通過權值對所述特征向量進行加權求和，得到多個文本標簽以及對應文本標簽的概率；將所述多個文本標簽以及對應文本標簽的概率通過softmax層分類，得到所述候選標準詞； 通過第二神經網絡模型對所述候選標準詞進行實體初篩，得到標注實體，所述第二神經網絡模型為條件隨機場；所述通過第二神經網絡模型對所述候選標準詞進行實體初篩，得到標注實體，包括：獲取帶標注的語料數據，所述帶標注的語料數據至少包括詞語、詞性以及字在詞語中的位置；通過所述第二神經網絡模型對所述帶標注的語料數據迭代，得到訓練好的條件隨機場模型；獲取所述候選標準詞的詞語、詞性以及字在詞語中的位置，得到所述候選標準詞的詞語特征；將所述詞語特征輸入至所述訓練好的條件隨機場模型，通過所述訓練好的條件隨機場模型生成序列標注，得到標注實體； 將所述標注實體輸入至第三神經網絡模型，得到多個相似度，所述第三神經網絡模型為卷積深度語義結構模型；所述相似度通過醫學規則修正模型相似度得到； 獲取多個所述相似度的權重，將所述相似度乘以對應的所述相似度的權重，得到多個標注實體得分； 將所述標注實體按照其對應的所述標注實體得分的數值大小從大到小進行排序，形成對應標準術語。

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