[發明專利]一種服務結果的生成方法、裝置、電子設備及存儲介質在審
| 申請號: | 202011018058.0 | 申請日: | 2020-09-24 |
| 公開(公告)號: | CN112084417A | 公開(公告)日: | 2020-12-15 |
| 發明(設計)人: | 蔡猛 | 申請(專利權)人: | 北京明略昭輝科技有限公司 |
| 主分類號: | G06F16/9535 | 分類號: | G06F16/9535;G06F16/14;G06N20/00 |
| 代理公司: | 北京超成律師事務所 11646 | 代理人: | 王宏 |
| 地址: | 100082 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 服務 結果 生成 方法 裝置 電子設備 存儲 介質 | ||
1.一種服務結果的生成方法,其特征在于,所述生成方法包括:
響應用戶通過服務請求端發送的服務請求,查找與所述服務請求相匹配的通用模型文件;
基于所述通用模型文件所屬的文件類別,將所述服務請求攜帶的輸入信息轉換為滿足所述文件類別對應的輸入格式的標準輸入信息;
對所述通用模型文件進行解析,得到所述通用模型文件對應的服務模型,將所述標準輸入信息輸入到所述服務模型中,獲取所述服務模型輸出的服務結果,并將所述服務結果發送給所述服務請求端。
2.根據權利要求1所述的服務結果的生成方法,其特征在于,通過如下方式生成所述通用模型文件:
基于機器學習框架對初始服務模型進行訓練,得到訓練好的服務模型;
從預設的多個通用模型框架中,選取與所述服務模型的目標處理效率和目標處理精度相匹配的目標通用模型框架;
將所述服務模型的機器學習框架轉換為所述目標通用模型框架,生成所述服務模型對應的通用模型文件。
3.根據權利要求1所述的服務結果的生成方法,其特征在于,所述基于所述通用模型文件所屬的文件類別,將所述服務請求攜帶的輸入信息轉換為滿足所述文件類別對應的輸入格式的標準輸入信息,包括:
將每個所述輸入信息轉換為與所述通用模型文件所屬的文件類別相匹配的結構化表達方式;
基于與所述通用模型文件所屬的文件類別相匹配的排序規則,對每個輸入信息對應的結構化表達方式行排序,得到所述標準輸入信息。
4.根據權利要求1所述的服務結果的生成方法,其特征在于,所述對所述通用模型文件進行解析,得到所述通用模型文件對應的服務模型,將所述標準輸入信息輸入到所述服務模型中,獲取所述服務模型輸出的服務結果,包括:
根據所述通用模型文件所屬的文件類別,以及所述通用模型文件的文件名稱,查找所述通用模型文件對應的目標接口;
基于所述目標接口對所述通用模型文件進行解析,得到所述通用模型文件對應的服務模型;
通過所述目標接口,將所述標準輸入信息輸入到所述服務模型中,并獲取所述服務模型輸出的服務結果。
5.一種服務結果的生成裝置,其特征在于,所述生成裝置包括:
查找模塊,用于響應用戶通過服務請求端發送的服務請求,查找與所述服務請求相匹配的通用模型文件;
轉換模塊,用于基于所述通用模型文件所屬的文件類別,將所述服務請求攜帶的輸入信息轉換為滿足所述文件類別對應的輸入格式的標準輸入信息;
獲取模塊,用于對所述通用模型文件進行解析,得到所述通用模型文件對應的服務模型,將所述標準輸入信息輸入到所述服務模型中,獲取所述服務模型輸出的服務結果;
發送模塊,用于將所述服務結果發送給所述服務請求端。
6.根據權利要求5所述的服務結果的生成裝置,其特征在于,所述生成裝置還包括:
訓練模塊,用于基于機器學習框架對初始服務模型進行訓練,得到訓練好的服務模型;
選取模塊,用于從預設的多個通用模型框架中,選取與所述服務模型的目標處理效率和目標處理精度相匹配的目標通用模型框架;
生成模塊,用于將所述服務模型的機器學習框架轉換為所述目標通用模型框架,生成所述服務模型對應的通用模型文件。
7.根據權利要求5所述的服務結果的生成裝置,其特征在于,所述轉換模塊,在基于所述通用模型文件所屬的文件類別,將所述服務請求攜帶的輸入信息轉換為滿足所述文件類別對應的輸入格式的標準輸入信息時,包括:
將每個所述輸入信息轉換為與所述通用模型文件所屬的文件類別相匹配的結構化表達方式;
基于與所述通用模型文件所屬的文件類別相匹配的排序規則,對每個輸入信息對應的結構化表達方式行排序,得到所述標準輸入信息。
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