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一种基于BERT下卷积神经网络的服务发现方法

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专利号 2019111293780 专利名称 一种基于BERT下卷积神经网络的服务发现方法
专利类型 发明专利 国际分类 G06F16/33(2019.01),G06F16/9535(2019.01),G06N3/04(2006.01),G06N3/08(2006.01)
申请人 陕西师范大学 申请地址 710119 陕西省西安市长安区西长安街620号
发明人 黄昭 申请日期 2019-11-18
下证状态 未知 更新时间 2025-01-10 08:36:25
专利摘要 本发明提出了一种基于BERT下卷积神经网络的服务发现方法,首先,通过bert‑as‑service服务调用预训练BERT模型,生成服务与查询请求的关键词向量;其次,基于BERT词向量,构建服务与查询请求在单词粒度上的相似度矩阵,并应用卷积神经网络得到最终的相似度匹配得分;然后,对于给定的用户查询请求,逐一与候选服务进行相似度匹配;最后,根据服务的相似度匹配得分进行排序,从而找到合适的目标服务;结合BERT词向量和卷积神经网络的优势特点,基于BERT模型的结构特征以及应用范围,并结合本发明所处理的数据形式,生成包含丰富上下文语义信息的词向量,有效地支持服务相似度计算,以找到最准确的目标服务,实现了对目标服务的精准检索。

交易流程

转让材料

买卖双方需提供 平台提供 转让后买方可获得
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专利权转让协议
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专利证书
手续合格通知书
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买方 企业营业执照
企业组织机构代码证
身份证
卖方 企业营业执照
专利证书原件
身份证
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