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龙图腾网获悉腾讯科技(武汉)有限公司申请的专利文本匹配方法、装置、服务器和存储介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN111522926B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-09发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202010278234.8，技术领域涉及：G06F16/3329；该发明授权文本匹配方法、装置、服务器和存储介质是由刘艾婷设计研发完成，并于2020-04-10向国家知识产权局提交的专利申请。

本文本匹配方法、装置、服务器和存储介质在说明书摘要公布了：本发明公开了一种文本匹配方法、装置、服务器和存储介质；本发明获取第一文本、第二文本；分别对第一文本和第二文本进行多粒度分词处理，得到第一文本的细粒度子文本和粗粒度子文本，以及第二文本的细粒度子文本和粗粒度子文本；对第一文本和第二文本的细粒度子文本进行语义特征提取，得到第一文本和第二文本的细粒度特征；对第一文本和第二文本的粗粒度子文本进行语义特征提取，得到第一文本和第二文本的粗粒度特征；根据第一文本和第二文本的细粒度特征和粗粒度特征进行特征融合，得到多粒度语义特征；基于多粒度语义特征预测第一文本和第二文本之间的文本相似度，以判断第一文本和第二文本的匹配情况。本发明可提升文本匹配方法的准确度。

本发明授权文本匹配方法、装置、服务器和存储介质在权利要求书中公布了：1.一种文本匹配方法，其特征在于，包括： 获取第一文本、第二文本； 分别对所述第一文本和第二文本进行多粒度分词处理，得到第一文本的细粒度子文本和粗粒度子文本，以及第二文本的细粒度子文本和粗粒度子文本； 采用细粒度孪生网络，对所有文本中的细粒度子文本进行语义特征提取，得到所述第一文本和第二文本的细粒度特征，所述所有文本包括所述第一文本和所述第二文本； 采用粗粒度孪生网络，对所述所有文本的粗粒度子文本进行语义特征提取，得到所述第一文本和第二文本的粗粒度特征，所述细粒度孪生网络与所述粗粒度孪生网络的网络结构不同； 根据所述第一文本和第二文本的细粒度特征和粗粒度特征进行特征融合，得到多粒度语义特征； 基于所述多粒度语义特征预测所述第一文本和第二文本之间的文本相似度，以判断所述第一文本和第二文本的匹配情况； 所述细粒度孪生网络包括互相共享网络参数的第一细粒度子网络和第二细粒度子网络，所述第一细粒度子网络和第二细粒度子网络均Bi-LSTM和自注意力网络构成；所述第一细粒度子网络中的Bi-LSTM包括第一细粒度正向时序记忆网络、第一细粒度逆向时序记忆网络，所述第二细粒度子网络中的Bi-LSTM包括第一细粒度正向时序记忆网络、第一细粒度逆向时序记忆网络； 所述粗粒度孪生网络包括互相共享网络参数的第一粗粒度子网络和第二粗粒度子网络，所述第一粗粒度子网络和第二粗粒度子网络均由Bi-LSTM和自注意力网络构成；所述第一粗粒度子网络中的Bi-LSTM包括第一粗粒度正向时序记忆网络、第一粗粒度逆向时序记忆网络，所述第二粗粒度子网络中的Bi-LSTM包括第一粗粒度正向时序记忆网络、第一粗粒度逆向时序记忆网络； 所述细粒度孪生网络与所述粗粒度孪生网络不存在网络参数共享。

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