场景自适应识别处理方法、系统、电子设备及存储介质技术方案

本申请实施例提供一种场景自适应识别处理方法、系统、电子设备及存储介质，在数据抽象层中提供多个应用场景各自的添加有语义标签和数据类型标签的场景数据，在特征抽象层中关联存储多个数据类型标签及其对应的特征提取方式，在算法抽象层中关联存储多个算法模型及其对应的兼容性标签；场景描述层分别与数据抽象层、特征抽象层和算法抽象层进行交互，获取目标场景数据、目标特征提取方式和待训练算法模型以训练针对目标应用场景识别处理的目标算法模型。由此，提供了一种灵活场景配置机制，自动完成应用场景所需的场景数据

【技术实现步骤摘要】
场景自适应识别处理方法、系统、电子设备及存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，尤其涉及一种场景自适应识别处理方法、系统、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]商业链条的各个环节离不开需求预测，需求预测是指预测未来某个时间段内客户对于产品的需求，需求预测的准确性直接影响企业的生产计划、库存水平和客户满意度。需求预测通常会涉及不同的时间尺度、不同的业务跨度、不同的主体对象，具有场景多样化、业务复杂的特点。目前，商业链条的需求预测方式的灵活性较差，场景适应性较差，难以实现场景化需求预测。例如，针对不同应用场景，通常均需要采用人工方式准备各个应用场景的场景数据，基于人工经验选择对各个应用场景的场景数据进行特征提取的合适的特征提取方式，基于人工经验选择合适的算法模型，基于各个应用场景的场景数据、特征提取方式和算法模型进行模型训练。最终，利用训练好的各个机器学习模型或深度学习模型对各个应用场景进行需求预测。

技术实现思路

[0003]本申请的多个方面提供一种场景自适应识别处理方法、系统、电子设备及存储介质，用以提供了一种灵活场景配置机制，实现场景化识别处理以及提高识别处理效率。
[0004]本申请实施例提供一种场景自适应识别处理系统，包括：数据抽象层、特征抽象层、算法抽象层和场景描述层；数据抽象层，用于提供多个应用场景各自的场景数据，场景数据添加有语义标签和数据类型标签，语义标签表征对应的应用场景的语义特征，数据类型标签表征场景数据的数据类型；特征抽象层，用于关联存储多个数据类型标签及其对应的特征提取方式；算法抽象层，用于关联存储多个算法模型及其对应的兼容性标签，兼容性标签表征对应的算法模型所兼容的数据类型；场景描述层，用于分别从数据抽象层、特征抽象层和算法抽象层获取目标应用场景的目标场景数据、目标特征提取方式和待训练算法模型，并基于目标场景数据、目标特征提取方式和待训练算法模型进行模型训练，得到训练好的目标算法模型，目标算法模型用于对目标应用场景的待处理场景数据进行识别处理。
[0005]本申请实施例还提供一种场景自适应模型生成方法，包括：查询预先存储的多个应用场景各自的场景数据，获取语义标签与目标应用场景匹配的场景数据作为目标场景数据；根据目标场景数据的数据类型标签，查询预先关联存储的多个数据类型标签及其对应的特征提取方式，获取目标场景数据的目标特征提取方式；根据目标场景数据的数据类型标签，查询关联存储多个算法模型及其对应的兼容性标签，获取目标场景数据的待训练算法模型；基于目标场景数据、目标特征提取方式和待训练算法模型进行模型训练，得到训练好的目标算法模型，目标算法模型用于对目标应用场景的待处理场景数据进行识别处理。
[0006]本申请实施例还提供一种场景自适应识别处理方法，包括：获取目标算法模型；利用目标算法模型对目标应用场景的待处理场景数据进行识别处理。
[0007]本申请实施例还提供一种电子设备，包括：存储器和处理器；存储器，用于存储计算机程序；处理器耦合至存储器，用于执行计算机程序以用于执行场景自适应模型生成方法或者场景自适应识别处理方法。
[0008]本申请实施例还提供一种存储有计算机程序的计算机存储介质，当计算机程序被处理器执行时，致使处理器能够实现场景自适应模型生成方法或者场景自适应识别处理方法。
[0009]在本申请实施例中，场景自适应识别处理系统包括：数据抽象层、特征抽象层、算法抽象层和场景描述层。在数据抽象层中提供多个应用场景各自的添加有语义标签和数据类型标签的场景数据，在特征抽象层中关联存储多个数据类型标签及其对应的特征提取方式，在算法抽象层中关联存储多个算法模型及其对应的兼容性标签；场景描述层分别与数据抽象层、特征抽象层和算法抽象层进行交互，获取目标场景数据、目标特征提取方式和待训练算法模型以训练针对目标应用场景识别处理的目标算法模型。由此，提供了一种灵活场景配置机制，自动完成应用场景所需的场景数据
‑
特征提取方式
‑
算法模型的匹配，这样得到的目标算法模型具有较好地灵活性和场景适应性，能够实现场景化识别处理以及提高识别处理效率，具有较好的多样化场景的扩展性，特别是针对需求预测领域，能够较好地实现场景化需求预测。
附图说明
[0010]此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：
[0011]图1为本申请实施例提供的一种场景自适应识别处理系统的结构示意图；
[0012]图2a为示例性的数据仓库与标签系统的交互示意图；
[0013]图2b为一种应用场景图；
[0014]图3为本申请实施例提供的一种场景自适应模型生成方法的流程图；
[0015]图4为本申请实施例提供的一种场景自适应识别处理方法的流程图；
[0016]图5为本申请实施例提供的一种场景自适应模型生成装置的结构示意图；
[0017]图6为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
[0018]为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请具体实施例及相应的附图对本申请技术方案进行清楚、完整地描述。显然，所描述的实施例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。
[0019]目前，商业链条的需求预测方式的灵活性较差，场景适应性较差，难以实现场景化需求预测。为此，本申请实施例提供一种场景自适应识别处理方法、系统、电子设备及存储介质，在本申请实施例中，场景自适应识别处理系统包括：数据抽象层、特征抽象层、算法抽象层和场景描述层。在数据抽象层中提供多个应用场景各自的添加有语义标签和数据类型标签的场景数据，在特征抽象层中关联存储多个数据类型标签及其对应的特征提取方式，在算法抽象层中关联存储多个算法模型及其对应的兼容性标签；场景描述层分别与数据抽
象层、特征抽象层和算法抽象层进行交互，获取目标场景数据、目标特征提取方式和待训练算法模型以训练针对目标应用场景识别处理的目标算法模型。由此，提供了一种灵活场景配置机制，自动完成应用场景所需的场景数据
‑
特征提取方式
‑
算法模型的匹配，这样得到的目标算法模型具有较好地灵活性和场景适应性，能够实现场景化识别处理以及提高识别处理效率，具有较好的多样化场景的扩展性，特别是针对需求预测领域，能够较好地实现场景化需求预测。
[0020]以下结合附图，详细说明本申请各实施例提供的技术方案。
[0021]图1为本申请实施例提供的一种场景自适应识别处理系统的结构示意图。参见图1，该系统包括数据抽象层、特征抽象层、算法抽象层和场景描述层。该系统中的各层可以由软件和/或硬件的方式实现，对此不做限制。
[0022]在本实施例中，数据抽象层用于提供多个应用本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种场景自适应识别处理系统，其特征在于，包括：数据抽象层、特征抽象层、算法抽象层和场景描述层；所述数据抽象层，用于提供多个应用场景各自的场景数据，所述场景数据添加有语义标签和数据类型标签，所述语义标签表征对应的应用场景的语义特征，所述数据类型标签表征所述场景数据的数据类型；所述特征抽象层，用于关联存储多个数据类型标签及其对应的特征提取方式；所述算法抽象层，用于关联存储多个算法模型及其对应的兼容性标签，所述兼容性标签表征对应的算法模型所兼容的数据类型；所述场景描述层，用于分别从所述数据抽象层、特征抽象层和算法抽象层获取目标应用场景的目标场景数据、目标特征提取方式和待训练算法模型，并基于所述目标场景数据、所述目标特征提取方式和待训练算法模型进行模型训练，得到训练好的目标算法模型，所述目标算法模型用于对所述目标应用场景的待处理场景数据进行识别处理。2.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据抽象层具体用于：通过数据仓库对各个应用场景的原始数据进行分层分域治理，得到各个应用场景的场景数据；对各个应用场景的场景数据进行标签化处理，以为各个应用场景的场景数据添加各自的语义标签和数据类型标签。3.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述数据抽象层还用于：根据各个应用场景涉及的主体对象、时间尺度和业务跨度中的至少一种，生成各个应用场景的场景数据的语义标签。4.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述场景描述层具体用于：获取所述目标应用场景的场景描述信息，以及向所述数据抽象层发送所述场景描述信息，以及接收所述数据抽象层返回的所述目标场景数据；所述数据抽象层具体用于：将所述场景描述信息与各场景数据的语义标签进行匹配，将匹配成功的语义标签对应的场景数据作为所述目标场景数据返回给所述场景描述层。5.根据权利要求4所述的系统，其特征在于，所述场景描述层具体用于：获取所述目标应用场景涉及的预测目标、主体对象、时间尺度和业务跨度中的至少一种；根据所述预测目标、所述主体对象、所述时间尺度和所述业务跨度中的至少一种，生成所述目标应用场景的场景描述信息。6.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述场景描述层具体用于：向所述特征抽象层发送所述目标场景数据的目标数据类型标签，以及接收所述特征抽象层返回的所述目标特征提取方式；所述特征抽象层具体用于：根据所述目标数据类型标签查询已存储的多个数据类型标签及其对应的特征提取方式，获取所述目标数据类型标签关联的目标特征提取方式，以及向所述特征抽象层返回所述目标特征提取方式。7.根据权利要求1所述的系统，其特征在于，所述场景描述层具体用于：向所述算法抽象层发送所述目标场景数据的目标数据类型标签，以及接收所述算法抽象层返回的所述待训练算法模型；所述算法抽象层具体用于：将所述目标数据类型标签分别与...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘宇，刘渊博，侯晓琳，肖禹，
申请(专利权)人：阿里云计算有限公司，
类型：发明
国别省市：