基于埋点层级的嵌入向量生成方法、装置、设备及介质.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CN112183630A(43)申请公布日2021.01.05(21)申请号202011045397.8(22)申请日2020.09.28(71)申请人中国平安人寿保险股份有限公司地址518000广东省深圳市福田区益田路5033号平安金融中心14、15、16、41、44、45、46层(72)发明人萧梓健杜宇衡(74)专利代理机构深圳市赛恩倍吉知识产权代理有限公司44334代理人何春兰迟珊珊(51)Int.Cl.G06K9/62(2006.01)G06N3/02(2006.01)G06F40/30(2020.01)G06F40/14(2020.01)权利要求书2页说明书14页附图2页(54)发明名称基于埋点层级的嵌入向量生成方法、装置、设备及介质(57)摘要本发明涉及人工智能领域，提供一种基于埋点层级的嵌入向量生成方法、装置、设备及介质，能够对字典树进行融合处理，得到层级树结构，既保留了埋点数据的层级信息，又确保了各层级具有整体意义，将相同前缀的埋点放在同一分支下，较好的刻画了相同前缀埋点的相似性，并结合网络训练实现对层级树的自动构建，获取待处理埋点数据，以所述待处理埋点数据在目标层级树中进行查询，得到目标嵌入向量，进而基于层级树实现对嵌入向量的自动生成。本发明还涉及区块链技术，埋点数据及目标嵌入向量可存储于区块链。CN112183630ACN112183630A权利要求书1/2页1.一种基于埋点层级的嵌入向量生成方法，其特征在于，所述基于埋点层级的嵌入向量生成方法包括：获取历史埋点数据；根据所述历史埋点数据构建字典树；对所述字典树进行融合处理，得到层级树结构；随机初始化所述层级树结构中每个层级的嵌入向量，得到嵌入向量层级树；根据所述嵌入向量层级树为样本训练预设网络；当所述预设网络训练完成时，从所述预设网络中获取指定参数，并根据所述指定参数更新所述嵌入向量层级树，得到目标层级树；当接收到嵌入向量生成指令时，获取待处理埋点数据；根据所述待处理埋点数据在所述目标层级树中进行查询，得到目标嵌入向量。2.如权利要求1所述的基于埋点层级的嵌入向量生成方法，其特征在于，在获取历史埋点数据前，所述方法还包括：通过埋点技术监听配置系统；当监听到所述配置系统中产生预设操作时，获取当前日志；记录所述当前日志作为所述埋点数据。3.如权利要求1所述的基于埋点层级的嵌入向量生成方法，其特征在于，所述对所述字典树进行融合处理，得到层级树结构包括：获取所述字典树中的无分叉链路；合并每条无分叉链路上的分支，得到所述层级树结构。4.如权利要求1所述的基于埋点层级的嵌入向量生成方法，其特征在于，所述根据所述嵌入向量层级树为样本训练预设网络包括：根据所述嵌入向量层级树对所述预设网络进行无监督预训练。5.如权利要求1所述的基于埋点层级的嵌入向量生成方法，其特征在于，所述根据所述嵌入向量层级树为样本训练预设网络还包括：获取当前任务场景；确定与所述当前任务场景对应的网络模型作为所述预设网络；确定所述当前任务场景对应的监督目标；将所述嵌入向量层级树作为输入，根据所述监督目标训练所述预设网络，直至所述预设网络达到配置准确率，停止训练。6.如权利要求1所述的基于埋点层级的嵌入向量生成方法，其特征在于，所述根据所述待处理埋点数据在所述目标层级树中进行查询，得到目标嵌入向量包括：对所述待处理埋点数据按照字符的排列顺序进行拆分，得到各个字符；在所述目标层级树中依次遍历所述各个字符，直至满足配置条件时，停止遍历，并获取遍历到的树节点；根据所述配置条件，以所述遍历到的树节点对应的嵌入向量构造所述目标嵌入向量。7.如权利要求6所述的基于埋点层级的嵌入向量生成方法，其特征在于，所述根据所述配置条件，以所述遍历到的树节点对应的嵌入向量构造所述目标嵌入向量包括：当所述配置条件为各个字符都遍历到对应的树节点时，从所述遍历到的树节点中获取2CN112183630A权利要求书2/2页末位字符对应的树节点作为目标树节点，并将所述目标树节点对应的嵌入向量确定为所述目标嵌入向量；或者当所述配置条件为所述各个字符中有目标字符未遍历到对应的树节点时，确定所述目标字符对应的当前层级及所述目标层级树的最高层级，获取所述目标字符对应的嵌入向量，计算所述最高层级与所述当前层级间的层级差，基于所述层级差对获取的嵌入向量进行零填充处理，得到所述目标嵌入向量。8.一种基于埋点层级的嵌入向量生成装置，其特征在于，所述基于埋点层级的嵌入向量生成装置包括：获取单元，用于获取历史埋点数据；构建单元，用于根据所述历史埋点数据构建字典树；融合单元，用于对所述字典树进行融合处理，得到层级树结构；初始化单元，用于随机初始化所述层级树结构中每个层级的嵌入向量，得到嵌入向