一种获取知识的方法和装置，该方法包括：根据参数从知识库中获取一个或多个第一知识，所述参数包括以下中的任一种或多种的组合：机器学习任务内的知识、所述机器学习任务的属性、多个机器学习任务之间的知识；向用户提供所述一个或多个第一知识。上述技术方案能够根据参数自动从知识库中获取对应的知识，实现知识库中知识的精准搜索。识库中知识的精准搜索。识库中知识的精准搜索。
【技术实现步骤摘要】
获取知识的方法和装置
[0001]本申请要求于2021年04月29日提交中国专利局、申请号为202110473240.3、专利技术 名称为“样本训练的方法、装置、服务器及存储介质”的中国专利申请的优先权，其全部内 容通过引用结合在本申请中。
[0002]本申请涉及计算机领域，并且更具体地，涉及一种获取知识的方法和装置。
技术介绍
[0003]在机器学习的诸多知识中，模型是最重要的部分。但是，由于训练模型需要占据大量 的时间，随着应用场景的不断拓展，可以将模型存储至模型知识库中。机器学习开发者可 以从中查找所需要的已经训练好的模型并通过简单的修改就可直接使用，这大大减少了重 复训练导致的人力物力消耗。
[0004]相关的技术方案中，一方面，现有的模型知识库只能根据名称进行简单的模型搜索， 且模型的应用范围不清晰，不清楚何种情况下使用何种模型，导致模型知识库无法精确搜 索。
[0005]因此，如何实现模型知识库的精准搜索成为亟需要解决的问题。
技术实现思路
[0006]本申请提供一种获取知识的方法和装置，能够根据参数自动从知识库中获取对应的知 识，实现知识库中知识的精准搜索。
[0007]第一方面，提供了一种获取知识的方法，包括：根据参数从知识库中获取一个或多个 第一知识，所述参数包括以下中的任一种或多种的组合：机器学习任务内的知识、所述机 器学习任务的属性、多个机器学习任务之间的知识；向用户提供所述一个或多个第一知识。
[0008]上述技术方案中，能够根据参数自动从知识库中获取对应的知识，实现知识库中知识 的精准搜索。
[0009]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：获取用户输入的所 述参数；或从其他系统获取所述参数。
[0010]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述机器学习任务内的知识包括所述 机器学习任务的样本集合、模型，所述模型是根据所述样本集合训练得到的；或所述机器 学习任务的属性包括所述机器学习任务的约束、应用范围；或所述多个机器学习任务之间 的知识包括多个所述机器学习任务之间的关联关系。
[0011]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：从所述知识库中获 取与所述第一知识相关的第二知识；向所述用户提供所述第二知识。
[0012]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据所述第一知识确定对应的知识相 似度比较方法；根据所述知识相似度比较方法从所述任务知识库中获得相似知识列
表；根 据相似度阈值从所述相似知识列表中确定所述第二知识。
[0013]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：向所述用户提供所 述第一知识的配置信息。
[0014]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：获取用户选择的目 标知识，所述目标知识为所述第一知识和/或第二知识。
[0015]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述目标知识用于以下中的任一种场 景：
[0016]智能驾驶的物品识别；
[0017]智能驾驶的人物识别；
[0018]开发者平台；
[0019]人工智能的市场平台；
[0020]物联网的市场平台；
[0021]解决方案的市场平台。
[0022]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：根据所述第一知识 和所述第二知识，对所述任务知识库进行更新。
[0023]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，根据所述第一知识和所述第二知识确 定知识异同对比方法；根据所述知识异同对比方法得到知识异同对比结果，所述知识异同 对比结果为所述第一知识和所述第二知识之间的异同对比结果；根据所述异同对比结果以 及更新规则，对所述任务知识库中的以下任一种或多种知识的组合进行更新：所述机器学 习任务内的知识、所述机器学习任务的属性、多个所述机器学习任务之间的知识。
[0024]结合第一方面，在第一方面的某些实现方式中，所述方法还包括：边缘设备将所述知 识库中的知识同步至云端设备；或所述云端设备将所述知识库中的知识同步至所述边缘设 备。
[0025]第二方面，提供了一种获取知识的装置，包括：获取模块，显示模块。其中，获取模 块用于根据参数从知识库中获取一个或多个第一知识，所述参数包括以下中的任一种或多 种的组合：机器学习任务内的知识、所述机器学习任务的属性、多个机器学习任务之间的 知识；显示模块用于向用户提供所述一个或多个第一知识。
[0026]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述获取模块还用于：获取用户输入 的所述参数；或从其他系统获取所述参数。
[0027]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述机器学习任务内的知识包括所述 机器学习任务的样本集合、模型，所述模型是根据所述样本集合训练得到的；或所述机器 学习任务的属性包括所述机器学习任务的约束、应用范围；或所述多个机器学习任务之间 的知识包括多个所述机器学习任务之间的关联关系。
[0028]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述获取模块，还用于从所述知识库 中获取与所述第一知识相关的第二知识；所述显示模块，还用于向所述用户提供所述第二 知识。
[0029]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述显示模块还用于：向所述用户提 供所述第一知识的配置信息。
[0030]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述获取模块还用于：获取用户选
择 的目标知识，所述目标知识为所述第一知识和/或第二知识。
[0031]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述目标知识用于以下中的任一种场 景：
[0032]智能驾驶的物品识别；
[0033]智能驾驶的人物识别；
[0034]开发者平台；
[0035]人工智能的市场平台；
[0036]物联网的市场平台；
[0037]解决方案的市场平台。
[0038]结合第二方面，在第二方面的某些实现方式中，所述装置还包括：同步模块，用于边 缘设备将所述知识库中的知识同步至云端设备；或所述云端设备将所述知识库中的知识同 步至所述边缘设备。
[0039]第三方面，提供了一种获取知识的设备，包括输入输出接口、处理器和存储器，其中 所述处理器用于控制所述输入输出接口收发信息，所述存储器用于存储计算机程序，所述 处理器用于从存储器中调用并运行该计算机程序，使得所述执行第一方面或第一方面任意 一种可能的实现方式中所述的方法。
[0040]可选地，该处理器可以是通用处理器，可以通过硬件来实现也可以通过软件来实现。 当通过硬件实现时，该处理器可以是逻辑电路、集成电路等；当通过软件来实现时，该处 理器可以是一个通用处理器，通过读取存储器中存储的软件代码来实现，该存储器可以集 成在处理器中，可以位于该处理器之外，独立存在。
[0041]第四方面，提供了一本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种获取知识的方法，其特征在于，包括：根据参数从知识库中获取一个或多个第一知识，所述参数包括以下中的任一种或多种的组合：机器学习任务内的知识、所述机器学习任务的属性、多个机器学习任务之间的知识；向用户提供所述一个或多个第一知识。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用户输入的所述参数；或从其他系统获取所述参数。3.根据权利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述机器学习任务内的知识包括所述机器学习任务的样本集合、模型，所述模型是根据所述样本集合训练得到的；或所述机器学习任务的属性包括所述机器学习任务的约束、应用范围；或所述多个机器学习任务之间的知识包括多个所述机器学习任务之间的关联关系。4.根据权利要求1至3中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：从所述知识库中获取与所述第一知识相关的第二知识；向所述用户提供所述第二知识。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：向所述用户提供所述第一知识的配置信息。6.根据权利要求1至5中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：获取用户选择的目标知识，所述目标知识为所述第一知识和/或第二知识。7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，所述目标知识用于以下中的任一种场景：智能驾驶的物品识别；智能驾驶的人物识别；开发者平台；人工智能的市场平台；物联网的市场平台；解决方案的市场平台。8.根据权利要求1至7中任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：边缘设备将所述知识库中的知识同步至云端设备；或所述云端设备将所述知识库中的知识同步至所述边缘设备。9.一种获取知识的装置，其特征在于，包括：获取模块，用于根据参数从知识库中获取一个或多个第一知识，所述参数包括以下中的任一种或多种的组合：机器学习任务内的知识、所述机器学习任务的属性、多个机...
【专利技术属性】
技术研发人员：郑子木，罗溥晗，
申请(专利权)人：华为云计算技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
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