数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质制造方法及图纸

本发明专利技术实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，通过对目标任务信息及对应的第一对象的评论文本进行特征提取以获取目标任务对应的特征向量，并将目标任务对应的特征向量输入至数据处理模型进行处理，以获取第一概率和第二概率，通过判断第一概率和第二概率的大小预测目标任务的类别，输出对应的数据处理结果，由此，可以提高数据处理效率。

【技术实现步骤摘要】
数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质
本专利技术涉及互联网
，更具体地，涉及一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质。
技术介绍
随着互联网技术的发展，基于互联网的O2O系统(OnlineToOffline，线上到线下)为生活带来越来越多的便利。目前，在O2O系统中，由于各种原因(如天气原因等)，任务可能会异常终止或被投诉，因此，如何处理异常任务，是目前亟待解决的问题。
技术实现思路
有鉴于此，本专利技术实施例提供一种数据处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质，以提高数据处理效率。第一方面，本专利技术实施例提供一种数据处理方法，所述方法包括：接收来自终端设备的数据指令；通过至少一个处理器解析所述数据指令，获取目标任务信息和对应的第一对象的评论文本，所述目标任务信息包括所述目标任务的任务记录、对应的第一对象信息以及第二对象信息；通过至少一个处理器根据所述目标任务信息和所述评论文本获取所述目标任务对应的特征向量；通过至少一个处理器将所述特征向量输入至数据处理模型进行处理，以获取第一概率和第二概率，所述第一概率用于表征所述目标任务属于第一类的概率，所述第二概率用于表征所述目标任务属于第二类的概率；响应于所述第一概率大于或等于第一预定值，通过至少一个处理器发送第一数据处理结果，所述第一数据处理结果包括所述目标任务属于第一类；响应于所述第二概率大于或等于第二预定值，通过至少一个处理器发送第二数据处理结果，所述第二数据处理结果包括所述目标任务属于第二类。可选的，通过至少一个处理器根据所述目标任务信息和所述评论文本获取所述目标任务对应的特征向量包括：对所述目标任务信息进行特征提取以获取第一数据；对所述评论文本进行特征提取以获取第二数据；合并所述第一数据和所述第二数据以获取所述目标任务对应的特征向量。可选的，对所述目标任务信息进行特征提取以获取第一数据包括：对所述目标任务信息中的离散数据进行onehot编码获取第一子数据；对所述目标任务信息中的连续数据进行归一化处理获取第二子数据；合并所述第一子数据和所述第二子数据以获取所述第一数据。可选的，所述方法还包括：响应于所述第一概率小于所述第一预定值且所述第二概率小于所述第二预定值，通过至少一个处理器发送第三处理结果。可选的，所述方法还包括：响应于所述第一概率大于或等于所述第一预定值且所述第二概率大于或等于所述第二预定值，通过至少一个处理器发送第三处理结果。可选的，所述方法还包括：基于数据集训练所述数据处理模型；其中，所述数据集包括多个历史任务的信息、各所述历史任务对应的第一对象信息和对应的第二对象信息、以及各所述历史任务对应的第一对象的评论文本。第二方面，本专利技术实施例提供一种数据处理装置，所述装置包括：接收单元，被配置为接收来自终端设备的数据指令；获取单元，被配置为通过至少一个处理器解析所述数据指令，获取目标任务信息和对应的第一对象的评论文本，所述目标任务信息包括所述目标任务的任务记录、对应的第一对象信息以及第二对象信息；特征提取单元，被配置为通过至少一个处理器根据所述目标任务信息和所述评论文本获取所述目标任务对应的特征向量；处理单元，被配置为通过至少一个处理器将所述特征向量输入至数据处理模型进行处理，以获取第一概率和第二概率，所述第一概率用于表征所述目标任务属于第一类的概率，所述第二概率用于表征所述目标任务属于第二类的概率；第一发送单元，被配置为响应于所述第一概率大于或等于第一预定值，通过至少一个处理器发送第一数据处理结果，所述第一数据处理结果包括所述目标任务属于第一类；第二发送单元，被配置为响应于所述第二概率大于或等于第二预定值，通过至少一个处理器发送第二数据处理结果，所述第二数据处理结果包括所述目标任务属于第二类。可选的，特征提取单元包括：第一特征提取子单元，被配置为对所述目标任务信息进行特征提取以获取第一数据；第二特征提取子单元，被配置为对所述评论文本进行特征提取以获取第二数据；合并子单元，被配置为合并所述第一数据和所述第二数据以获取所述目标任务对应的特征向量。可选的，第一特征提取子单元包括：第一处理模块，被配置为对所述目标任务信息中的离散数据进行onehot编码获取第一子数据；第二处理模块，被配置为对所述目标任务信息中的连续数据进行归一化处理获取第二子数据；合并模块，被配置为合并第一子数据和第二子数据以获取所述第一数据。可选的，所述装置还包括：第三发送单元，被配置为响应于所述第一概率小于所述第一预定值且所述第二概率小于所述第二预定值，通过至少一个处理器发送第三处理结果。可选的，所述装置还包括：第四发送单元，被配置为响应于所述第一概率大于或等于所述第一预定值且所述第二概率大于或等于所述第二预定值，通过至少一个处理器发送第三处理结果。可选的，所述装置还包括：训练单元，被配置为基于数据集训练所述数据处理模型；其中，所述数据集包括多个历史任务的信息、各所述历史任务对应的第一对象信息和对应的第二对象信息、以及各所述历史任务对应的第一对象的评论文本。第三方面，本专利技术实施例提供一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器用于存储一条或多条计算机程序指令，其中，所述一条或多条计算机程序指令被所述处理器执行以实现如上所述的方法。第四方面，本专利技术实施例提供一种计算机可读存储介质，其上存储计算机程序指令，所述计算机程序指令在被处理器执行时以实现如上所述的方法。本专利技术实施例通过对目标任务信息及对应的第一对象的评论文本进行特征提取以获取目标任务对应的特征向量，并将目标任务对应的特征向量输入至数据处理模型进行处理，以获取第一概率和第二概率，通过判断第一概率和第二概率的大小预测目标任务的类别，输出对应的数据处理结果，由此，可以提高目标任务的分类效率以及数据处理效率。附图说明通过以下参照附图对本专利技术实施例的描述，本专利技术的上述以及其它目的、特征和优点将更为清楚，在附图中：图1是本专利技术实施例的一种数据处理方法的流程图；图2是本专利技术实施例的另一种数据处理方法的流程图；图3是本专利技术实施例的数据处理方法的数据流向图；图4是本专利技术实施例的数据处理装置的示意图；图5是本专利技术实施例的电子设备的示意图。具体实施方式以下基于实施例对本专利技术进行描述，但是本专利技术并不仅仅限于这些实施例。在下文对本专利技术的细节描述中，详尽描述了一些特定的细节部分。对本领域技术人员来说没有这些细节部分的描述也可以完全理解本专利技术。为了避免混淆本专利技术的实质，公知的方法、过程、流程、元件和电路并没有详细叙述。此外，本领域普通技术人员应当理解，在此提供的附图都是为了说明的目的，并且附图不一本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：/n接收来自终端设备的数据指令；/n通过至少一个处理器解析所述数据指令，获取目标任务信息和对应的第一对象的评论文本，所述目标任务信息包括所述目标任务的任务记录、对应的第一对象信息以及第二对象信息；/n通过至少一个处理器根据所述目标任务信息和所述评论文本获取所述目标任务对应的特征向量；/n通过至少一个处理器将所述特征向量输入至数据处理模型进行处理，以获取第一概率和第二概率，所述第一概率用于表征所述目标任务属于第一类的概率，所述第二概率用于表征所述目标任务属于第二类的概率；/n响应于所述第一概率大于或等于第一预定值，通过至少一个处理器发送第一数据处理结果，所述第一数据处理结果包括所述目标任务属于第一类；/n响应于所述第二概率大于或等于第二预定值，通过至少一个处理器发送第二数据处理结果，所述第二数据处理结果包括所述目标任务属于第二类。/n

【技术特征摘要】
1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
接收来自终端设备的数据指令；
通过至少一个处理器解析所述数据指令，获取目标任务信息和对应的第一对象的评论文本，所述目标任务信息包括所述目标任务的任务记录、对应的第一对象信息以及第二对象信息；
通过至少一个处理器根据所述目标任务信息和所述评论文本获取所述目标任务对应的特征向量；
通过至少一个处理器将所述特征向量输入至数据处理模型进行处理，以获取第一概率和第二概率，所述第一概率用于表征所述目标任务属于第一类的概率，所述第二概率用于表征所述目标任务属于第二类的概率；
响应于所述第一概率大于或等于第一预定值，通过至少一个处理器发送第一数据处理结果，所述第一数据处理结果包括所述目标任务属于第一类；
响应于所述第二概率大于或等于第二预定值，通过至少一个处理器发送第二数据处理结果，所述第二数据处理结果包括所述目标任务属于第二类。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过至少一个处理器根据所述目标任务信息和所述评论文本获取所述目标任务对应的特征向量包括：
对所述目标任务信息进行特征提取以获取第一数据；
对所述评论文本进行特征提取以获取第二数据；
合并所述第一数据和所述第二数据以获取所述目标任务对应的特征向量。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对所述目标任务信息进行特征提取以获取第一数据包括：
对所述目标任务信息中的离散数据进行onehot编码获取第一子数据；
对所述目标任务信息中的连续数据进行归一化处理获取第二子数据；
合并所述第一子数据和所述第二子数据以获取所述第一数据。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述第一概率小于所述第一预定值且所述第二概率小于所述第二预定值，通过至少一个处理器发送第三处理结果。


5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
响应于所述第一概率大于或等于所述第一预定值且所述第二概率大于或等于所述第二预定值，通过至少一个处理器发送第三处理结果。


6.根据权利要求...

【专利技术属性】
技术研发人员：王乾，叶俊杰，姜梦晓，赵扬，
申请(专利权)人：拉扎斯网络科技上海有限公司，
类型：发明
国别省市：上海;31