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龙图腾网获悉广东工业大学申请的专利基于交互式神经网络的文本匹配方法及相关装置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：CN116227458B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-01-30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：202310244455.7，技术领域涉及：G06F40/194；该发明授权基于交互式神经网络的文本匹配方法及相关装置是由程良伦;李睿濠设计研发完成，并于2023-03-13向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于交互式神经网络的文本匹配方法及相关装置在说明书摘要公布了：本申请公开了基于交互式神经网络的文本匹配方法及相关装置，方法包括：采用预设Bert模型对两个待匹配文本进行预处理，得到第一文本向量和第二文本向量；通过预置双向LSTM网络分别对两个文本向量进行特征分析，得到对应的两个语义特征向量；基于交叉注意力机制分别计算两个语义特征向量中的子向量的交叉相关关系，得到两个权重分布向量；通过预设自注意力机制根据两个语义特征向量和两个权重分布向量进行全局特征分析，得到两个全局特征向量；将两个全局特征向量输入预设匹配器中进行匹配预测操作，得到匹配预测结果。本申请能解决现有技术对文本信息的关联性分析太少，还忽略全局信息的影响，导致匹配结果缺乏准确性和可靠性的技术问题。

本发明授权基于交互式神经网络的文本匹配方法及相关装置在权利要求书中公布了：1.基于交互式神经网络的文本匹配方法，其特征在于，包括： 采用预设Bert模型对两个待匹配文本进行预处理，得到第一文本向量和第二文本向量； 通过预置双向LSTM网络分别对所述第一文本向量和所述第二文本向量进行特征分析，得到对应的第一语义特征向量和第二语义特征向量； 基于交叉注意力机制分别计算所述第一语义特征向量和第二语义特征向量中的子向量的交叉相关关系，得到第一权重分布向量和第二权重分布向量，具体过程为： 基于交叉注意力机制计算所述第一语义特征向量中每个子向量与所述第二语义特征向量中每个子向量之间的余弦相似度，并计算得到第一权重分布向量； 基于所述交叉注意力机制计算所述第二语义特征向量中每个子向量与所述第一语义特征向量中每个子向量之间的余弦相似度，并计算得到第二权重分布向量； 通过预设自注意力机制根据所述第一语义特征向量、所述第二语义特征向量、所述第一权重分布向量和所述第二权重分布向量进行全局特征分析，得到第一全局特征向量和第二全局特征向量； 将所述第一全局特征向量和所述第二全局特征向量输入预设匹配器中进行匹配预测操作，得到匹配预测结果。

如需购买、转让、实施、许可或投资类似专利技术，可联系本专利的申请人或专利权人广东工业大学，其通讯地址为：510060 广东省广州市越秀区东风东路729号大院；或者联系龙图腾网官方客服，联系龙图腾网可拨打电话0551-65771310或微信搜索“龙图腾网”。

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