[發(fā)明專利]基于nlp分類模型智能下發(fā)的方法、裝置以及存儲介質(zhì)

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• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113377715A
• 公開（公告）日: 2021-09-10
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 張迎澤;喻波;王志海;韓振國
• 申請（專利權(quán)）人: 北京明朝萬達科技股份有限公司
• 主分類號: G06F16/16
• 分類號: G06F16/16;G06F16/176
• 代理公司: 暫無信息
• 代理人: 暫無信息

本發(fā)明提供一種基于nlp分類模型智能下發(fā)的方法、裝置以及存儲介質(zhì)。其中所述方法包括：將業(yè)務(wù)系統(tǒng)和nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)的樣本文件和模型文件存放路徑做共享；業(yè)務(wù)系統(tǒng)導(dǎo)入和解析所述樣本文件，并將解析后的樣本文件的路徑發(fā)送給nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)，nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)生成智慧模型文件；業(yè)務(wù)系統(tǒng)將智慧模型文件發(fā)送給nlp預(yù)測系統(tǒng)，并重新加載nlp預(yù)測系統(tǒng)的預(yù)測服務(wù)，使最新下發(fā)的智慧模型生效；通過調(diào)用所述預(yù)測服務(wù)的預(yù)測接口對外部文件進行分類。

技術(shù)領(lǐng)域

本發(fā)明涉及文檔智能分類分級技術(shù)領(lǐng)域，尤其是涉及一種基于nlp分類模型智能下發(fā)的方法、裝置以及存儲介質(zhì)。

背景技術(shù)

自然語言處理(NLP)是一種專業(yè)分析人類語言的人工智能，融合了語言學、計算機科學和機器學習的混合學科，支持文本實體抽取、文本分類、關(guān)鍵短語抽取、情感分析、關(guān)系抽取、商品評價解析，簡歷抽取和智能合同審查等NLP定制化算法能力，用戶無需擁有豐富的算法背景，僅需標注或上傳適量文檔數(shù)據(jù)，即可通過平臺快速創(chuàng)建算法模型并使用。

公開號為CN110413769A公開了一種場景分類方法、裝置以及存儲介質(zhì)。該場景分類方法包括對用戶輸入的文本進行預(yù)處理；基于擴展詞庫對經(jīng)預(yù)處理的文本進行分詞以生成語料；將語料轉(zhuǎn)換為向量；以及使用卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型對向量進行處理以獲得與文本對應(yīng)的場景分類的概率針對nlp文檔分類分級技術(shù)，目前市場上都是先通過收集樣本文件，對樣本文件進行訓練后生成智慧模型，通過拷貝智慧模型到預(yù)測器從而預(yù)測文件類別，當樣本文件積累到一定數(shù)量后再訓練生成模型來不斷提高模型準確率。

對于模型文件的拷貝、重啟預(yù)測器加載模型的步驟對于客戶來說操作起來會顯得很繁瑣，并且存在一定的安全隱患，為了提高客戶的工作效率保障客戶服務(wù)器環(huán)境的安全，有必要對處理流程進行優(yōu)化。

發(fā)明內(nèi)容

本發(fā)明的目的在于提供一種基于nlp分類模型智能下發(fā)的方法、裝置以及存儲介質(zhì)，以解決現(xiàn)有技術(shù)中存在的技術(shù)問題。

本發(fā)明第一方面提供了一種基于nlp分類模型智能下發(fā)的方法，方法包括：

S1：將業(yè)務(wù)系統(tǒng)和nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)的樣本文件和模型文件存放路徑做共享；

S2：業(yè)務(wù)系統(tǒng)導(dǎo)入和解析所述樣本文件，并將解析后的樣本文件的路徑發(fā)送給nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)，nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)生成智慧模型文件；

S3：業(yè)務(wù)系統(tǒng)將智慧模型文件發(fā)送給nlp預(yù)測系統(tǒng)，并重新加載nlp預(yù)測系統(tǒng)的預(yù)測服務(wù)，使最新下發(fā)的智慧模型生效。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，所述方法還包括：

S4：通過調(diào)用所述預(yù)測服務(wù)的預(yù)測接口對外部文件進行分類。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，所述路徑做共享的方法為：nas存儲。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，所述解析所述樣本文件的方法為：tika文本解析工具。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，調(diào)用tika將所述樣本文件解析為txt文本文件。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)通過路徑共享的方式得到所述txt文本文件。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，所述業(yè)務(wù)系統(tǒng)將智慧模型文件發(fā)送給nlp預(yù)測系統(tǒng)之前，所述方法還包括：所述業(yè)務(wù)系統(tǒng)通過路徑共享的方式從nlp訓練服務(wù)系統(tǒng)得到所述智慧模型文件。

根據(jù)本發(fā)明第一方面提供的方法，所述將智慧模型文件發(fā)送給nlp預(yù)測系統(tǒng)的方法為：thrift文件流方式。

本發(fā)明第二方面提供了一種基于nlp分類模型智能下發(fā)的裝置，裝置包括：