[發明專利]目標對象識別方法、裝置、設備及計算機可讀存儲介質

在審

• 申請號: 202010630224.6
• 申請日: 2020-07-01
• 公開（公告）號: CN111859954A
• 公開（公告）日: 2020-10-30
• 發明（設計）人: 陳杰;蘇丹
• 申請（專利權）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F40/289
• 分類號: G06F40/289;G06F40/126;G06N3/04;G10L15/183;G10L19/00
• 代理公司: 深圳市隆天聯鼎知識產權代理有限公司 44232
• 代理人: 葉虹

1.一種目標對象識別方法，其特征在于，包括：

獲取編碼器網絡對目標對象的特征序列進行特征編碼處理得到的編碼特征序列；

對所述編碼特征序列中的各個編碼特征進行識別處理，得到所述目標對象對應的上下文識別信息；

根據所述上下文識別信息對所述編碼特征序列進行特征解碼處理，獲得解碼特征序列；

基于所述解碼特征序列生成所述目標對象的識別結果。

2.根據權利要求1所述的方法，其特征在于，根據所述上下文識別信息對所述編碼特征序列進行特征解碼處理，獲得解碼特征序列，包括：

將所述上下文識別信息和所述編碼特征序列輸入至解碼器網絡中；

根據所述解碼器網絡對所述編碼特征序列中含有的各個編碼特征進行解碼，并基于所述上下文識別信息對所述各個編碼特征進行解碼修正，以獲得所述解碼特征序列。

3.根據權利要求2所述的方法，其特征在于，所述解碼器網絡包括特征嵌入網絡和依次連接的多個特征解碼網絡，所述多個特征解碼網絡中前一個特征解碼網絡的輸出信號作為下一個特征解碼網絡的輸入信號，所述編碼器網絡的輸出信號分別輸入至各個特征解碼網絡中；

根據所述解碼器網絡對所述編碼特征序列中含有的各個編碼特征進行解碼，并基于所述上下文識別信息對所述各個編碼特征進行解碼修正，包括：

根據所述特征嵌入網絡對所述上下文信息中含有的各個識別信息進行向量映射，獲得所述上下文信息對應的識別向量序列，將所述識別向量序列作為所述多個特征解碼網絡中第一個特征解碼網絡的輸入信號；

根據各個特征解碼網絡的輸入信號依次進行聯合解碼，將最后一個特征解碼網絡輸出的解碼結果作為所述解碼特征序列。

4.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，根據所述特征嵌入網絡對所述上下文信息中含有的各個識別信息進行向量映射，獲得所述上下文信息對應的識別向量序列，包括：

根據各個識別信息分別在所述上下文信息中的位置信息，確定所述各個識別信息對應的位置向量，并確定所述各個識別信息對應的嵌入向量；

疊加所述各個識別信息對應的位置向量和嵌入向量，以得到所述各個識別信息對應的識別向量。

5.根據權利要求3所述的方法，其特征在于，所述特征解碼網絡包括依次連接的自注意力網絡、編解碼注意力網絡和前饋網絡；根據各個特征解碼網絡的輸入信號依次進行聯合解碼，包括：

根據所述自注意力網絡計算上層網絡的輸出信號對應的自注意力特征序列；

根據所述編解碼注意力網絡計算所述自注意力特征序列與所述編碼特征序列之間的聯合注意力特征序列；

根據所述前饋網絡對所述聯合注意力特征序列進行線性變換，將所述線性變換的結果作為所述特征解碼網絡的輸出信號。

6.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，根據所述自注意力網絡計算上層網絡的輸出信號對應的自注意力特征，包括：

對所述上層網絡的輸出信號中含有的各個向量進行線性變換，獲得所述各個向量對應的查詢向量、鍵向量以及值向量；

將獲得的各個查詢向量與獲得的各個鍵向量分別進行點積運算，以獲得各個查詢向量與所述各個鍵向量之間的相似度；

歸一化所述各個查詢向量與所述各個鍵向量之間的相似度，獲得各個鍵向量相對所述各個查詢向量的重要性程度，并根據所述重要性程度對獲得的值向量進行加權和運算，以獲得所述查詢向量對應的向量的自注意力特征。

7.根據權利要求5所述的方法，其特征在于，所述自注意力網絡中含有多個自注意力子網絡，每個自注意力子網絡分別用于計算上層網絡的輸出信號中含有的各個向量的自注意力子特征；

根據所述自注意力網絡計算上層網絡的輸出信號對應的自注意力特征，包括：

獲取各個自注意力子網絡輸出的多個自注意力子特征，所述多個自注意力子特征與上層網絡的輸出信號中含有的各個向量一一對應；

拼接同一向量對應的各個自注意力子特征，以根據各個向量對應的拼接結果獲得所述向量的自注意力特征。