[發明專利]數據處理方法、裝置和電子設備

在審

• 申請號: 202210346247.3
• 申請日: 2022-03-31
• 公開（公告）號: CN114676924A
• 公開（公告）日: 2022-06-28
• 發明（設計）人: 謝悅湘;施韶韻;王楨;丁博麟;李雅亮;張敏
• 申請（專利權）人: 阿里巴巴達摩院（杭州）科技有限公司
• 主分類號: G06Q10/04
• 分類號: G06Q10/04;G06N3/04
• 代理公司: 北京同鈞律師事務所 16037
• 代理人: 杜葉蕊;許懷遠

本申請提供一種數據處理方法、裝置和電子設備，該數據處理方法包括：獲取目標對象的屬性數據，目標對象包括：圖像、文本、語音或用戶中的一項；將屬性數據輸入預測模型進行分析處理，得到屬性數據對應的目標預測結果以及得到目標預測結果的目標分析依據，其中，預測模型包括：多條規則鏈，每條規則鏈具有對應的預測結果和分析依據，目標預測結果是根據目標規則鏈對應的預測結果確定的，目標分析依據是根據目標規則鏈對應的分析依據確定的，屬性數據滿足目標規則鏈對應的分析依據。本申請實施例中，能夠在屬性數據滿足目標規則鏈對應的分析依據時，即可確定目標預測結果的同時確定得到目標預測結果對應的目標分析依據。

技術領域

本申請涉及計算機技術領域，尤其涉及一種數據處理方法、裝置和電子設備。

背景技術

目前神經網絡模型在學術研究和工業生產中被廣泛應用并取得一定的成效，但是由于神經網絡模型的黑盒特性，使神經網絡模型的使用者難以理解和解釋神經網絡模型從數據中學到了的知識，以及神經網絡模型的輸出結果的依據。由于存在這樣的問題，導致神經網絡模型在工業應用中受到了極大的限制，特別是在需要清晰的判斷標準和透明的預測過程，以確保神經網絡模型的輸出結果的可靠性的領域。如在醫療、金融和教育等領域，需要使用的神經網絡模型給出輸出結果的依據，而目前的神經網絡模型并不能給出相應的依據。

發明內容

本申請的多個方面提供一種數據處理方法、裝置和電子設備，用以解決目前的神經網絡模型無法給出對應的輸出結果的依據。

本申請實施例提供一種數據處理方法，包括：獲取目標對象的屬性數據，目標對象包括：圖像、文本、語音或用戶中的一項；將屬性數據輸入預測模型進行分析處理，得到屬性數據對應的目標預測結果以及得到目標預測結果的目標分析依據，其中，預測模型包括：多條規則鏈，每條規則鏈具有對應的預測結果和分析依據，目標預測結果是根據目標規則鏈對應的預測結果確定的，目標分析依據是根據目標規則鏈對應的分析依據確定的，屬性數據滿足目標規則鏈對應的分析依據。

本申請實施例還提供一種數據處理裝置，包括：

獲取模塊，用于獲取目標對象的屬性數據，目標對象包括：圖像、文本、語音或用戶中的一項；

處理模塊，用于將屬性數據輸入預測模型進行分析處理，得到屬性數據對應的目標預測結果以及得到目標預測結果的目標分析依據，其中，預測模型包括：多條規則鏈，每條規則鏈具有對應的預測結果和分析依據，目標預測結果是根據目標規則鏈對應的預測結果確定的，目標分析依據是根據目標規則鏈對應的分析依據確定的，屬性數據滿足目標規則鏈對應的分析依據。

本申請實施例還提供一種電子設備，包括：存儲器和處理器；存儲器用于存儲程序指令；處理器用于調用存儲器中的程序指令執行如上述的數據處理方法。

本申請實施例提供的數據處理方法應用在采用模型進行結果的預測，需要給出得到對應結果的依據的場景中，其中，數據處理方法包括：獲取目標對象的屬性數據，目標對象包括：圖像、文本、語音或用戶中的一項；將屬性數據輸入預測模型進行分析處理，得到屬性數據對應的目標預測結果以及得到目標預測結果的目標分析依據，其中，預測模型包括：多條規則鏈，每條規則鏈具有對應的預測結果和分析依據，目標預測結果是根據目標規則鏈對應的預測結果確定的，目標分析依據是根據目標規則鏈對應的分析依據確定的，屬性數據滿足目標規則鏈對應的分析依據。本申請實施例中，由于預測模型包括：多條規則鏈，每條規則鏈具有對應的預測結果和分析依據，在屬性數據滿足目標規則鏈對應的分析依據時，即可確定目標預測結果的同時確定得到目標預測結果對應的目標分析依據。

附圖說明

此處所說明的附圖用來提供對本申請的進一步理解，構成本申請的一部分，本申請的示意性實施例及其說明用于解釋本申請，并不構成對本申請的不當限定。在附圖中：

圖1為本申請示例性實施例提供的一種數據處理方法的示意圖；