发明专利已授权

一种基于BERT下卷积神经网络的服务发现方法

📄 申请号：CN201911129378.0 📄 发布日：2026/07/23

著录项目信息

申请日

2019-11-18

公开号

CN110941698B

公开日

2022-09-27

申请人

陕西师范大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F16_33

IPC 分类号

G06F16_33 , G06F16_9535 , G06N3_04 , G06N3_08 ,

技术画像

所属领域

卷积神经网络人工智能算法自然语言处理服务发现技术神经网络卷积神经网络

应用场景

微服务架构, 智能服务发现, 网络服务管理, 语义搜索, 物联网服务匹配

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

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议价

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