[發明專利]一種實現模型管理的方法、裝置、計算機存儲介質及終端在審
| 申請號: | 201911038807.3 | 申請日: | 2019-10-29 |
| 公開(公告)號: | CN110826342A | 公開(公告)日: | 2020-02-21 |
| 發明(設計)人: | 丁中正;袁燦;于政 | 申請(專利權)人: | 北京明略軟件系統有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/40 | 分類號: | G06F40/40;G06F16/16;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京安信方達知識產權代理有限公司 11262 | 代理人: | 解婷婷;栗若木 |
| 地址: | 100084 北京市海淀區*** | 國省代碼: | 北京;11 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 一種 實現 模型 管理 方法 裝置 計算機 存儲 介質 終端 | ||
1.一種實現模型管理的方法,包括:
按照預設策略存儲已有的各模型文件;
從存儲的模型文件中選擇用于對待預測文本進行預測的模型文件;
通過加載選擇的模型文件對待預測文本進行預測處理。
2.根據權利要求1所述的方法,其特征在于,所述從存儲的模型文件中選擇用于對待預測文本進行預測的模型文件,包括:
根據各所述模型文件的模型相關信息,確定存儲的模型文件中是否包含可用于對所述待預測文本進行預測的模型文件;
將確定的所述可用于對所述待預測文本進行預測的模型文件,選定為用于對所述待預測文本進行預測的模型文件;
其中,所述模型相關信息包括以下一項或任意組合的信息:名稱、類別、及描述信息。
3.根據權利要求2所述的方法,其特征在于,所述確定存儲的模型文件中不包含可用于對所述待預測文本進行預測的模型文件時,所述方法還包括:
讀取預設的訓練文件;
將讀取的所述訓練文件結合預先配置的機器學習算法,訓練獲得模型文件;
其中,所述訓練文件包括:用于生成可用于對所述待預測文本進行預測的模型文件。
4.根據權利要求1~3任一項所述的方法,其特征在于,所述按照預設策略存儲已有的各模型文件,包括:
根據各所述模型文件的類別,為已有的各所述模型文件分別設置相應的文件目錄;
根據為各所述模型文件設置的所述文件目錄,存儲各所述模型文件。
5.一種實現模型管理的裝置,包括:存儲單元、選擇單元及預測單元;其中,
存儲單元用于:按照預設策略存儲已有的各模型文件;
選擇單元用于:從存儲的模型文件中選擇用于對待預測文本進行預測的模型文件;
預測單元用于:通過加載選擇的模型文件對待預測文本進行預測處理。
6.根據權利要求5所述的裝置,其特征在于,所述選擇單元具體用于:根據各所述模型文件的模型相關信息,確定存儲的模型文件中是否包含可用于對所述待預測文本進行預測的模型文件;
將確定的所述可用于對所述待預測文本進行預測的模型文件,選定為用于對所述待預測文本進行預測的模型文件;
其中,所述模型相關信息包括以下一項或任意組合的信息:名稱、類別、及描述信息。
7.根據權利要求6所述的裝置,其特征在于,所述裝置還包括訓練單元,用于:
讀取預設的訓練文件;將讀取的所述訓練文件結合預先配置的機器學習算法,訓練獲得模型文件;
其中,所述訓練文件包括:用于生成可用于對所述待預測文本進行預測的模型文件。
8.根據權利要求5~7任一項所述的裝置,其特征在于,所述存儲單元具體用于:
根據各所述模型文件的類別,為已有的各所述模型文件分別設置相應的文件目錄;
根據為各所述模型文件設置的所述文件目錄,存儲各所述模型文件。
9.一種計算機存儲介質,所述計算機存儲介質中存儲有計算機程序,所述計算機程序被處理器執行時實現如權利要求1~4中任一項所述的實現模型管理的方法。
10.一種終端,包括:存儲器和處理器,所述存儲中保存有計算機程序;
其中,
處理器被配置為執行存儲器中的計算機程序;
所述計算機程序被所述處理器執行時實現如執行權利要求1~4中任一項所述的實現模型管理的方法。
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