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摘要
本发明公开了一种结合循环网络及BERT的句子相关度获取方法、系统及介质,其中方法包括：对待识别的两个句子进行分词,将句子合并成一个句子对,合并各个单词的位置词向量、单词词向量信息及分段信息作为BERT层的输入；通过BERT层学习句子及句子之间的上下文信息和关系,输出词向量语义序列和全局特征表示；对词向量语义序列进行学习,获得包含目标文本的局部特征表示；利用串联对句子的全局特征表示和局部特征表示进行合并,获得最终语义表示,根据最终语义表示对句子的相关度进行判断,并输出判断结果。本发明利用BERT学习句子间的上下文信息后,提取句子的局部信息,提高了句子相关度判别的精准度,可广泛应用于自然语言处理领域。
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