东方财富专利解析,高准确率语义匹配向量化表示模型创新方法及优化实现策略
东方财富公司申请实现高准确率语义匹配的向量化表示模型方法及实现方法专利，旨在优化其向量化模型的表现效果，以下是一些可能的方法和实现步骤：
### 方法一：基于深度学习的语义表示
1. "数据预处理"：
- 对文本数据进行清洗，去除无用信息。
- 对文本进行分词，可以选择基于规则的分词或基于统计的方法。
2. "词嵌入"：
- 使用预训练的词嵌入模型（如Word2Vec、GloVe、BERT等）将文本转换为词向量。
3. "构建语义表示模型"：
- 设计深度神经网络模型，如卷积神经网络（CNN）、循环神经网络（RNN）或Transformer。
- 通过多层神经网络对词向量进行抽象，提取语义信息。
4. "语义匹配"：
- 将两个文本的词向量输入到模型中，得到它们的语义表示。
- 使用余弦相似度或欧氏距离计算两个语义表示之间的相似度。
5. "优化"：
- 使用交叉熵损失函数进行模型训练。
- 通过调整超参数和优化算法（如Adam、SGD等）来提高模型性能。
### 方法二：基于图神经网络的语义表示
1. "构建知识图谱"：
- 收集和整理领域知识，构建知识图谱。
2. "图嵌入"：
- 使用图神经网络（如GAT、GC
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专利摘要显示，本发明的技术方案是提供了一种实 现高准确率语义匹配的向量化表示模型方法。本发明的另一个技术方案是提供了一种实现高准 确率语义匹配的向量化表示模型的实现方法。本发明提供了 种结构和 训练方法双重创新的中文向量化模型，本发明所公开的方案能 够解决在语义匹配任务中应用通用向量化模型准确率、召回率 低的问题，优化向量化模型的表现效果，解决其句子表示坍缩 的问题，提高了模型的准确性和适应性。本发明从字形和字义 两个层面进行向量化，提升模型在中文语义理解上的性能。本发明提供了一种强化学习的动态训练方法，采用强化学习的训 练框架，并且通过奖励机制，模型可以自我优化，增强其在实际 应用中的表现力和鲁棒性。
天眼查资料显示，东方财富信息股份有限公司，成立于2005年，位于上海市，是一家以从事互联网和相关服务为主的企业。企业注册资本1578554.2475万人民币，实缴资本120960万人民币。通过天眼查大数据分析，东方财富信息股份有限公司共对外投资了26家企业，参与招投标项目64次，知识产权方面有商标信息220条，专利信息36条，此外企业还拥有行政许可9个。
本文源自金融界