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龙图腾网获悉青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司申请的专利基于匹配模型的短文本匹配方法、存储介质及电子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：CN115292446B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-03-20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：202210753766.1，技术领域涉及：G06F16/334；该发明授权基于匹配模型的短文本匹配方法、存储介质及电子装置是由孙树兵;苑春明设计研发完成，并于2022-06-29向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于匹配模型的短文本匹配方法、存储介质及电子装置在说明书摘要公布了：本申请公开了一种基于匹配模型的短文本匹配方法、存储介质及电子装置，涉及智能家居智慧家庭技术领域，方法包括：通过对文本进行分词，分别提取两个文本的关键词向量和权重向量，进而计算带权重的关键词相似度矩阵，优化原始Keyword‑BERT网络模型首个注意力机制层的打分结果，将第一文本和第二文本输入匹配模型，获得匹配模型输出的第一文本和第二文本的短文本匹配结果，在短文本匹配模型的训练时，引入了关键词在短文本中的重要程度、同义词、形近词、同音词等信息直接指导模型，避免了其他训练过程的加入，简化了模型的训练过程，提升了短文本匹配的准确率。

本发明授权基于匹配模型的短文本匹配方法、存储介质及电子装置在权利要求书中公布了：1.一种基于匹配模型的短文本匹配方法，其特征在于，包括： 获取第一文本的第一关键词向量、第一词性向量以及第一权重向量；以及，获取第二文本的第二关键词向量、第二词性向量以及第二权重向量； 分别对所述第一权重向量和所述第二权重向量进行归一化处理，并针对归一化处理后的第一权重向量和第二权重向量，计算两者的关联度获得关键词相关性矩阵；以及，通过计算所述第一关键词向量和所述第二关键词向量的相似度，获得关键词相似度矩阵； 将所述关键词相关性矩阵和所述关键词相似度矩阵进行点乘计算，获得带权重的关键词相似度矩阵； 将所述第一文本和所述第二文本输入匹配模型，基于所述带权重的关键词相似度矩阵，获得所述匹配模型输出的所述第一文本和所述第二文本的短文本匹配结果； 所述匹配模型为关键词基于转换器的双向编码表征Keyword-BERT网络模型；所述匹配模型的嵌入层用于：根据所述第一关键词向量和所述第二关键词向量，获得数值形式的第三关键词向量； 所述匹配模型的首个注意力机制层用于： 根据所述第三关键词向量，获得查询矩阵、键矩阵和值矩阵；以及，根据所述查询矩阵和所述键矩阵，生成原始打分函数矩阵； 通过计算所述原始打分函数矩阵和所述带权重的关键词相似度矩阵的点乘结果，获得优化后的打分函数矩阵； 对所述优化后的打分函数矩阵和掩膜矩阵进行归一化计算，输出所述归一化计算的结果与所述值矩阵的乘积结果。

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青岛海尔科技有限公司;海尔智家股份有限公司，其通讯地址为：266101 山东省青岛市崂山区海尔路1号海尔工业园；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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