信息处理方法、装置、电子设备和存储介质.pdf

(19)中华人民共和国国家知识产权局(12)发明专利申请(10)申请公布号CN113761931A(43)申请公布日2021.12.07(21)申请号202011322555.XG06F40/258(2020.01)(22)申请日2020.11.23G06F16/35(2019.01)(71)申请人北京沃东天骏信息技术有限公司地址100176北京市大兴区北京经济技术开发区科创十一街18号院2号楼4层A402室申请人北京京东世纪贸易有限公司(72)发明人李银锋孔滕滕田俊文周彬李晓敏(74)专利代理机构北京品源专利代理有限公司11332代理人孟金喆(51)Int.Cl.G06F40/30(2020.01)G06F40/126(2020.01)权利要求书2页说明书11页附图4页(54)发明名称信息处理方法、装置、电子设备和存储介质(57)摘要本发明实施例公开了一种信息处理方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：利用多层编码模型编码目标文本序列，并获取多层编码模型中每一个编码层的编码结果，得到目标文本序列的多个增强语义向量，融合多个增强语义向量，得到融合语义向量，对融合语义向量进行分类，得到目标文本序列的规范性分类结果。本发明实施例能够提高处理效率，提高分类结果的精准度。CN113761931ACN113761931A权利要求书1/2页1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：利用多层编码模型编码目标文本序列，并获取所述多层编码模型中每一个编码层的编码结果，得到所述目标文本序列的多个增强语义向量；融合所述多个增强语义向量，得到融合语义向量；对所述融合语义向量进行分类，得到所述目标文本序列的规范性分类结果。2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述利用多层编码模型编码目标文本序列，包括：对所述目标文本序列添加标记字符；将添加了所述标记字符的目标文本序列转化成目标向量序列；利用所述多层编码模型编码所述目标向量序列。3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，所述获取所述多层编码模型中每一个编码层的编码结果，得到所述目标文本序列的多个增强语义向量，包括：获取所述多层编码模型中每一个编码层对所述标记字符的编码结果，得到所述目标文本序列的多个增强语义向量。4.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述融合所述多个增强语义向量，得到融合语义向量，包括：利用全连接一层融合所述多个增强语义向量，得到所述融合语义向量。5.根据权利要求4所述的信息处理方法，其特征在于，所述利用全连接一层融合所述多个增强语义向量，得到所述融合语义向量，包括：拼接所述多个增强语义向量，得到拼接语义向量；利用所述全连接一层对所述拼接语义向量进行特征融合压缩，得到所述融合语义向量。6.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述对所述融合语义向量进行分类，得到所述目标文本序列的规范性分类结果，包括：利用全连接二层对所述融合语义向量进行分类，得到所述目标文本序列的规范性分类结果。7.根据权利要求6所述的信息处理方法，其特征在于，所述利用全连接二层对所述融合语义向量进行分类，得到所述目标文本序列的规范性分类结果，包括：将所述融合语义向量输入所述全连接二层，生成所述目标文本序列的规范程度的概率分布值；根据所述概率分布值确定所述目标文本序列是否规范。8.根据权利要求4至7任意一项所述的信息处理方法，其特征在于，所述多层编码模型、所述全连接一层、所述全连接二层中的一个或多个，采用预设训练数据训练得到，所述预设训练数据按照如下方法得到：获取预设文本序列，并对每个所述预设文本序列添加文本标签，所述文本标签包括规范和不规范，将添加了文本标签的所述预设文本序列作为所述预设训练数据。9.根据权利要求8所述的信息处理方法，其特征在于，所述方法还包括：将所述多层编码模型、所述全连接一层和所述全连接二层打包，并向预设集群中的各个存储节点发送打包数据。2CN113761931A权利要求书2/2页10.一种信息处理装置，其特征在于，包括：编码模块，用于利用多层编码模型编码目标文本序列，并获取所述多层编码模型中每一个编码层的编码结果，得到所述目标文本序列的多个增强语义向量；融合模块，用于融合所述多个增强语义向量，得到融合语义向量；分类模块，用于对所述融合语义向量进行分类，得到所述目标文本序列的规范性分类结果。11.一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述程序时实现如权利要求1至9中任一所述的信息处理方法。12.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，该程序被处理器执行时实现如权利要求1至9中任一所述的信息处理方法。3CN113761931A说明书1/11页信息处理方法、装置、电子设