摘要
本发明公开了一种移动端与后台海量资源数据查重的方法。本发明中,通过多层感知机能够更好地捕捉文本之间的语义关系,从而提高匹配的准确性。通过非线性变换和降维操作,能够挖掘文本更深层次的语义信息。通过输出一个长度为768的匹配向量,便于后续的匹配和分析。固定长度减少了计算复杂度,提高了匹配效率。隐藏层神经元数量的选择可以根据实际需求进行调整,以优化模型性能。激活函数的选择能够影响模型的输出,tanh函数能够提供良好的非线性表达能力。可扩展性和适应性:考虑了不同应用场景的需求,具有较强的可扩展性和适应性。