典型文献
基于多视角注意力机制的专利匹配方法
文献摘要：
专利匹配任务旨在判断两个专利文本是否具有一定意义上的相似.该任务一般是专利检索中的一项重要基本模块.不同于一般文本,专利文本包括了多种文本信息,例如,标题、摘要、声明等.为了充分利用这些多文本信息,该文提出了一种基于注意力感知的多视角学习模型(Multi-View Attentive Network,MVAN),用于捕捉专利不同视角的匹配信息.首先,利用BERT模型提取专利对单视角匹配特征(标题、摘要或声明);其次,利用注意力机制融合上述特征并得到多视角匹配特征;最后,利用多视角学习机制联合学习单、多视角匹配特征,并将多视角匹配结果视为最终结果.实验结果表明,该文提出的MVAN模型在专利匹配任务上性能优于其他基准方法.
文献关键词：
专利匹配;多头注意力机制;多视角学习方法
中图分类号：
作者姓名：
殷亚珏;高晓雅;王晶晶;李寿山;徐邵洋;曾雨豪
作者机构：
苏州大学自然语言处理实验室,江苏苏州215006
文献出处：
引用格式：
[1]殷亚珏;高晓雅;王晶晶;李寿山;徐邵洋;曾雨豪-.基于多视角注意力机制的专利匹配方法)[J].中文信息学报,2022(07):106-113
A类：
MVAN
B类：
专利匹配,匹配方法,利文,专利检索,多种文,文本信息,标题,摘要,声明,多文本,Multi,View,Attentive,Network,不同视角,BERT,单视,匹配特征,注意力机制融合,学习机制,联合学习,学习单,基准方法,多头注意力机制,多视角学习方法
AB值：
0.350826
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