基于ERNIE嵌入和融合模型的金融问句语义匹配方法

摘要

针对校园金融诈骗问题，亟需构建一个帮助学生了解相关金融问题的问答平台，其核心任务是研究一种高效的文本匹配模型.基于此，提出了一种基于ERNIE嵌入和融合模型的金融问句语义匹配方法.该模型以孪生网络为架构，利用ERNIE提供的嵌入信息，结合卷积空间融合模型进一步从文本中提取深层次语义特征，通过注意力机制动态调整特征提取的重点，促进浅层和深层特征的融合，并引入基于随机失活的对称信息散度正则化策略提升模型准确率.实验结果表明：该模型对于金融问题的文本匹配任务准确率达到91.69%;与其他模型相比，文本匹配效果得到一定提升.

关键词

金融 / 中文短文本匹配 / 融合模型 / 注意力机制 / 正则化