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BERT多模型融合的文本相似度匹配技术研究

目录

BERT多模型融合的文本相似度匹配技术研究（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

1.2国内外研究现状．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

1.3主要研究内容．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．6

1.4技术路线与论文结构．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

相关理论与技术基础．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

2.1自然语言处理概述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

2.2文本相似度测度方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

2.3BERT模型原理及变体．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

2.4模型融合策略与技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．17

基于BERT的文本表示学习．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.1文本预处理方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.2BERT编码器机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.3特征提取与表示．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

3.4多粒度特征融合探索．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

多BERT模型融合策略设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

4.1融合模型架构选择．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

4.2特征层融合方法．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

4.3决策层融合方案．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

4.4融合权重动态调整机制．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

文本相似度匹配系统实现．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

5.1系统整体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

5.2核心模块设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．37

5.3算法实现细节．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．38

5.4实验平台与环境．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．40

实验评估与分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．45

6.1数据集描述与准备．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．46

6.2评估指标选取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．47

6.3对比实验设置．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．48

6.4结果分析与讨论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．50

研究结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．51

7.1主要研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．52

7.2系统不足与改进方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．54

7.3未来研究展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．56

BERT多模型融合的文本相似度匹配技术研究（2）．．．．．．．．．．．．．．．57

一、内容概要．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．57

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．