一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

本申请实施例公开了一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质，适用于医疗技术领域。包括，基于配置信息构建搜索空间，调用预创建的目标控制器确定搜索空间中各网络层的目标处理方式，根据各目标处理方式的网络层构建目标关系分类模型；调用目标关系分类模型对输入语句进行数据处理，并基于数据处理结果确定输入语句中目标实体之间的关系。通过目标控制器从搜索空间中筛选得到目标关系分类模型，从而使得目标关系分类模型更能适应当前的数据集，进而提升对实体之间关系预测的准确性。本申请涉及区块链技术，可将目标关系分类模型写入区块链中，以用于再次使用该目标关系分类模型等场景。场景。场景。

【技术实现步骤摘要】
一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及数据处理领域，具体可应用于医疗
，尤其涉及一种数据处理方法、一种数据处理装置、一种电子设备及一种计算机存储介质。

技术介绍

[0002]自然语言处理是一门多学科融合的学科，它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效沟通的各种理论和方法。近年来随着信息量的增多，如何利用海量数据来挖掘出更多的业务需求所需要的实体关系是目前亟需解决的问题，也是目前自然语言研究的一个重要方向。
[0003]现有的关系分类模型相比传统的深度学习模型已经得到了改进。但是，在实际的使用过程中，我们希望选择一种最好的模型来实现我们的需求。现有方法需要工程师去验证每一个关系分类模型是否是最优秀的，得到的关系分类模型不一定适合特定的数据集，因此如何提高确定语句中实体之间关系的准确性，成为一个亟待解决的问题。

技术实现思路

[0004]本申请实施例提供了一种数据处理方法、装置、电子设备及可读存储介质，可以提高确定实体之间关系的准确性。
[0005]第一方面，本申请实施例提供了一种数据处理方法，该方法包括：
[0006]获取用于构建搜索空间的配置信息，所述配置信息指示了待构建搜索空间中各网络层的类型、各网络层的层级关系以及各网络层的数据处理方式；
[0007]依照所述配置信息的指示构建搜索空间，所述搜索空间包括至少一个网络层，任一网络层对应至少一个数据处理方式；
[0008]调用预创建的目标控制器确定所述搜索空间中各网络层的目标处理方式，任一网络层的目标处理方式为所述任一网络层对应至少一个数据处理方式中的一个或多个；
[0009]根据各目标处理方式的网络层构建目标关系分类模型；
[0010]调用所述目标关系分类模型对输入语句进行数据处理，并基于数据处理结果确定所述输入语句中目标实体之间的关系。
[0011]第二方面，本申请实施例提供了一种数据处理装置，该装置包括：
[0012]获取模块，用于获取用于构建搜索空间的配置信息，所述配置信息指示了待构建搜索空间中各网络层的类型、各网络层的层级关系以及各网络层的数据处理方式；
[0013]构建模块，用于依照所述配置信息的指示构建搜索空间，所述搜索空间包括至少一个网络层，任一网络层对应至少一个数据处理方式；
[0014]确定模块，用于调用预创建的目标控制器确定所述搜索空间中各网络层的目标处理方式，任一网络层的目标处理方式为所述任一网络层对应至少一个数据处理方式中的一个或多个；
[0015]所述构建模块还用于根据各目标处理方式的网络层构建目标关系分类模型；
[0016]数据处理模块，用于调用所述目标关系分类模型对输入语句进行数据处理，并基于数据处理结果确定所述输入语句中目标实体之间的关系。
[0017]第三方面，本申请实施例提供了一种电子设备，包括处理器、输入设备、输出设备和存储器，所述处理器、输入设备、输出设备和存储器相互连接，其中，所述存储器用于存储计算机程序，所述计算机程序包括程序，所述处理器被配置用于调用所述程序，执行上述第一方面所述的方法。
[0018]第四方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序包括程序指令，所述程序指令当被处理器执行时使所述处理器执行上述第一方面所述的方法。
[0019]在本申请实施例中，基于配置信息构建得到搜索空间，然后调用预创建的目标控制器确定搜索空间中各网络层的目标处理方式，根据各目标处理方式的网络层构建目标关系分类模型；最后调用目标关系分类模型对输入语句进行数据处理，并基于数据处理结果确定输入语句中目标实体之间的关系。通过预创建的目标控制器从搜索空间中筛选得到目标关系分类模型，从而使得目标关系分类模型更能适应当前的数据集，进而提升对实体之间关系预测的准确性。
附图说明
[0020]为了更清楚地说明本申请实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
[0021]图1是本申请实施例提供的一种数据处理系统的架构示意图；
[0022]图2是本申请实施例提供的一种数据处理方法的流程示意图；
[0023]图3是本申请实施例提供的另一种数据处理方法的流程示意图；
[0024]图4是本申请实施例提供的一种控制器的结构示意图；
[0025]图5是本申请实施例提供的一种数据处理装置的结构示意图；
[0026]图6是本申请实施例提供的一种电子设备的结构示意图。
具体实施方式
[0027]下面将结合本申请实施例中的附图，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本申请保护的范围。
[0028]本申请实施例中提供一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质。在该方法中，先依照获取的配置信息的指示构建得到搜索空间，该搜索空间包括至少一个网络层，任一网络层对应至少一个数据处理方式。然后调用预创建的目标控制器确定搜索空间中各网络层的目标处理方式，任一网络层的目标处理方式为任一网络层对应至少一个数据处理方式中的一个或多个；并根据各目标处理方式的网络层构建目标关系分类模型。最后，调用目标关系分类模型对输入语句进行数据处理，并基于数据处理结果确定输入语句中目标实体
之间的关系。相对于其他方案，本申请实施例中的目标关系分类模型是通过预创建的目标控制器从搜索空间中筛选得到的，从而得到的目标关系分类模型更能适应当前的数据集，提升对实体之间关系预测的准确性。
[0029]请参见图1，是本申请实施例提供的一种数据处理系统的架构示意图，该数据处理系统包括区块链网络10、电子设备102和数据处理平台103，其中：
[0030]区块链网络10是指用于进行节点与节点之间数据共享的网络，区块链网络中可以包括多个节点101。每个节点101在进行正常工作可以接收到输入信息，并基于接收到的输入信息维护区块链网络内的共享数据(即区块链)。为了保证区块链网络内的信息互通，每个节点之间可以存在信息连接，任意两个节点之间可以实现点对点(Peer To Peer，P2P)通信，具体可以通过有线通信链路或无线通信链路进行P2P通信。例如，当区块链网络中的任意节点接收到输入信息时，其他节点便根据共识算法获取该输入信息，将该输入信息作为共享数据中的数据进行存储，使得区块链网络中全部节点上存储的数据均一致。
[0031]电子设备102、数据处理平台103可以接入该区块链网络，并可以与区块链网络中的节点进行通信，例如，向节点发起数据获取等等。其中，电子设备10本文档来自技高网...

【技术保护点】

【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：获取用于构建搜索空间的配置信息，所述配置信息指示了待构建搜索空间中各网络层的类型、各网络层的层级关系以及各网络层的数据处理方式；依照所述配置信息的指示构建搜索空间，所述搜索空间包括至少一个网络层，任一网络层对应至少一个数据处理方式；调用预创建的目标控制器确定所述搜索空间中各网络层的目标处理方式，任一网络层的目标处理方式为所述任一网络层对应至少一个数据处理方式中的一个或多个；根据各目标处理方式的网络层构建目标关系分类模型；调用所述目标关系分类模型对输入语句进行数据处理，并基于数据处理结果确定所述输入语句中目标实体之间的关系。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标控制器为基于时间循环神经网络构建的多层控制网络层，任一控制网络层包含隐藏层、线性层以及分类计算层，所述调用预创建的目标控制器确定所述搜索空间中各网络层的目标处理方式，包括：获取所述搜索空间包含的各网络层中任一网络层的输入向量；将所述输入向量输入所述隐藏层得到隐藏向量；将所述隐藏向量输入所述线性层，并将所述线性层的输出结果输入所述分类计算层得到所述网络层的至少一个数据处理方式的概率；将所述至少一个数据处理方式的概率中的最大概率对应的数据处理方式确定为所述任一网络层的目标处理方式。3.如权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述调用预创建的目标控制器确定所述搜索空间中各网络层的目标处理方式之前，所述方法还包括：基于控制器生成候选关系分类模型；调用所述候选关系分类模型对测试语句进行测试处理，并基于测试处理结果得到所述候选关系分类模型的性能参数；根据所述候选关系分类模型的性能参数更新所述控制器的网络参数，以得到目标控制器。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述候选关系分类模型的性能参数更新所述控制器的网络参数，以得到目标控制器，包括：获取至少一个候选关系分类模型的性能参数；基于所述至少一个候选关系分类模型的性能参数通过策略梯度算法更新所述控制器的网络参数，以得到目标控制器。5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于控制器生成候选关系分类模型之后，所述调用所述候选关系分类模型对测试语句进行测试处理之前，...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱威，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：