| 专利名称 | 融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法 | 申请号 | CN201510096518.4 | 专利类型 | 发明专利 | 公开（公告）号 | CN104657350A | 公开（授权）日 | 2015.05.27 | 申请（专利权）人 | 中国科学院自动化研究所 | 发明（设计）人 | 徐博;许家铭;郝红卫;田冠华;王方圆 | 主分类号 | G06F17/27(2006.01)I | IPC主分类号 | G06F17/27(2006.01)I;G06F17/30(2006.01)I | 专利有效期 | 融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法 至融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法 | 法律状态 | 实质审查的生效 | 说明书摘要 | 本发明提供的融合隐式语义特征的短文本哈希学习方法，包括：将训练文本通过哈希损失函数进行降维二值化生成低维二值码；从训练文本中获取词特征和位置特征，根据词特征和位置特征通过查表获取对应的词向量和位置向量；将词向量和位置向量通过卷积神经网络模型进行耦合，得到训练文本的隐式语义特征；将低维二值码进行训练得到更新的卷积神经网络模型；利用更新的卷积神经网络模型对训练文本进行编码生成语义哈希码，并将查询文本通过卷积神经网络模型对语义哈希码进行映射生成查询文本的哈希码；查询文本的哈希码在二值汉明空间中对语义哈希码进行匹配，得到查询文本的语义相似文本。本发明可以获得查询文本的语义相似文本。 |
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