一种程序异常文本信息维护方法、装置及存储介质制造方法及图纸

本公开提供一种程序异常文本信息维护方法、装置及存储介质，通过程序异常类型识别算法自动识别目标异常描述文本的程序异常类型，以根据识别结果维护异常数据库中的程序异常类型，用户仅需抛出异常信息即可自动生成对应异常类型的多语言版本，提高了用户在程序编写时异常处理的便利性和效率，而基于嵌入的程序异常类型识别算法进行目标程序异常类型识别时，高效准确，提高效率。程序异常类型识别算法在训练时，将复杂大算法的知识过渡到轻巧小模型以完成知识蒸馏，训练过程依据异常挖掘网络为过渡实现，解放了异常识别迁移前算法和异常识别迁移后算法的算法结构，算法的适配性能力强，异常识别迁移后算法的程序异常确定的可靠性也得到提高。性也得到提高。性也得到提高。

【技术实现步骤摘要】
一种程序异常文本信息维护方法、装置及存储介质


[0001]本公开涉及文本处理、机器学习领域，并且更具体地，涉及一种程序异常文本信息维护方法、装置及存储介质。

技术介绍

[0002]程序员在编写程序时，处理异常是一项重要的技巧和工作。在遇到异常情况时，大多时候需要把异常的文本信息写死在程序里，如果该程序的最终用户群处于不同语言区，则可能出现最终用户不理解程序所抛出的异常信息。但是，如果让程序员将异常信息处理成多语言，势必增加其工作量，而且不易维护，比如要增加一个语种，就需要修改程序，然后经历版本发布流程。因此，现有技术中，对于程序异常处理的方式有待优化。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开实施例至少提供一种程序异常文本信息维护方法、装置及存储介质，以改善以上问题。
[0004]根据本公开实施例的一个方面，提供了一种程序异常文本信息维护方法，应用于计算机设备，所述方法包括：获取目标用户抛出的目标异常描述文本，所述目标异常描述文本为针对目标异常程序代码的写死信息，所述目标异常描述文本的描述语言为第一语言；将所述目标异常描述文本输入程序异常类型识别算法，并基于所述程序异常类型识别算法识别所述目标异常描述文本对应的目标程序异常类型；判断所述目标程序异常类型是否持久化在预设的异常数据库中；当不存在持久化情况时将所述目标程序异常类型持久化在所述预设的异常数据库，并将所述目标异常描述文本翻译成除所述第一语言外的其他预设类型的第二语言，得到翻译目标异常描述文本，建立所述目标程序异常类型与第一语言和第二语言的目标异常描述文本的映射关系；当存在持久化情况时，调取已持久化的目标程序异常类型的其他预设类型的第二语言，得到翻译目标异常描述文本，建立所述目标程序异常类型与第一语言和第二语言的目标异常描述文本的映射关系；所述程序异常类型识别算法的训练步骤包括：获取异常描述文本模板库，其中，所述异常描述文本模板库中包括各异常描述文本模板；将所述各异常描述文本模板输入到异常识别迁移前算法，获得所述各异常描述文本模板的多维数组关系网Map1，通过所述多维数组关系网Map1，基于异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info1，其中，所述异常挖掘网络为通过所述异常识别迁移前算法训练以获得；将所述各异常描述文本模板输入到异常识别迁移后算法，获得所述各异常描述文
本模板的多维数组关系网Map2，通过所述多维数组关系网Map2和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info2；通过所述各异常描述文本模板的所述程序异常信息Ab_info2和所述程序异常信息Ab_info1，训练所述异常识别迁移后算法，在达到收敛条件时得到程序异常类型识别算法。
[0005]本公开通过程序异常类型识别算法自动识别目标异常描述文本的程序异常类型，以根据识别结果维护异常数据库中的程序异常类型，用户仅需抛出异常信息即可自动生成对应异常类型的多语言版本，提高了用户在程序编写时异常处理的便利性和效率，而基于嵌入的程序异常类型识别算法进行目标程序异常类型识别时，高效准确，进一步提高效率。
[0006]进一步地，对于程序异常类型识别算法的训练，将异常描述文本模板库中各异常描述文本模板输入到异常识别迁移前算法，采用异常挖掘网络获得各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info1，将各异常描述文本模板输入到异常识别迁移后算法，采用异常挖掘网络获得各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info2，通过各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info2和程序异常信息Ab_info1，训练异常识别迁移后算法得到程序异常类型识别算法，如此依据异常挖掘网络在异常识别迁移前算法中识别得到相关识别知识，并基于识别出的识别知识引导异常识别迁移后算法的训练，将复杂大算法的知识过渡到轻巧小模型以完成知识蒸馏，训练过程依据异常挖掘网络为过渡实现，解放了异常识别迁移前算法和异常识别迁移后算法的算法结构，算法的适配性能力强，异常识别迁移后算法的程序异常确定的可靠性也得到提高。
[0007]作为一种实施方案，通过所述多维数组关系网Map1，基于异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info1，包括：通过所述异常挖掘网络中目标基础数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net1'，获得匹配数组；通过所述匹配数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net2'，获得所述程序异常信息Ab_info1。
[0008]本公开将目标基础数组和多维数组关系网Map1进行互显著性特征挖掘，通过注意力特征交互来获取信息间的牵涉情况，获得匹配数组，然后和多维数组关系网Map1进行互显著性特征挖掘，得到异常识别迁移前算法中的相关识别知识，依据互显著性特征挖掘能对异常描述文本模板中具有显著性的信息进行确定，完成主要信息的锁定，提高识别结果的可靠性。
[0009]作为一种实施方案，通过所述多维数组关系网Map2和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info2，包括：通过所述异常挖掘网络中目标基础数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net1'，获得匹配数组；通过所述匹配数组和所述多维数组关系网Map2，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net2'，获得所述程序异常信息Ab_info2。
[0010]本公开通过异常识别迁移前算法的执行结果得到匹配数组，通过匹配数组和多维数组关系网Map2进行互显著性特征挖掘，得到异常识别迁移后算法的程序异常信息Ab_info2，提高了异常识别迁移后算法学习异常识别迁移前算法中识别知识的能力。
[0011]作为一种实施方案，所述程序异常信息Ab_info1包括目标异常描述内容Content1
和目标定位信息Locate1，所述程序异常信息Ab_info2包括目标异常描述内容Content2和目标定位信息Locate2；所述异常挖掘网络包括异常挖掘网络D_Net1和异常挖掘网络D_Net2，所述异常挖掘网络D_Net1用以挖掘所述目标异常描述内容Content1或所述目标异常描述内容Content2，所述异常挖掘网络D_Net1至少包括互显著性特征挖掘网络In_Net1和互显著性特征挖掘网络In_Net2；所述异常挖掘网络D_Net2用以挖掘所述目标定位信息Locate1或目标定位信息Locate2，所述异常挖掘网络D_Net2至少包括互显著性特征挖掘网络In_Net3和互显著性特征挖掘网络In_Net4。
[0012]其中，相关识别知识包括异常描述内容和异常描述内容在文本中的定位，基于异常挖掘网络D_Net1和异常挖掘网络D_Net2进行识别，可以在异常识别迁移前算法中确定得到更多样的相关识别知识，提高对异常识别迁移后算法训练的精度。
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种程序异常文本信息维护方法，其特征在于，应用于计算机设备，所述方法包括：获取目标用户抛出的目标异常描述文本，所述目标异常描述文本为针对目标异常程序代码的写死信息，所述目标异常描述文本的描述语言为第一语言；将所述目标异常描述文本输入程序异常类型识别算法，并基于所述程序异常类型识别算法识别所述目标异常描述文本对应的目标程序异常类型；判断所述目标程序异常类型是否持久化在预设的异常数据库中；当不存在持久化情况时，将所述目标程序异常类型持久化在所述预设的异常数据库，并将所述目标异常描述文本翻译成除所述第一语言外的其他预设类型的第二语言，得到翻译目标异常描述文本，建立所述目标程序异常类型与第一语言和第二语言的目标异常描述文本的映射关系；当存在持久化情况时，调取已持久化的目标程序异常类型的其他预设类型的第二语言，得到翻译目标异常描述文本，建立所述目标程序异常类型与第一语言和第二语言的目标异常描述文本的映射关系；所述程序异常类型识别算法的训练步骤包括：获取异常描述文本模板库，其中，所述异常描述文本模板库包括各异常描述文本模板；将所述各异常描述文本模板输入到异常识别迁移前算法，获得所述各异常描述文本模板的多维数组关系网Map1，通过所述多维数组关系网Map1，基于异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info1，其中，所述异常挖掘网络为通过所述异常识别迁移前算法训练以获得；将所述各异常描述文本模板输入到异常识别迁移后算法，获得所述各异常描述文本模板的多维数组关系网Map2，通过所述多维数组关系网Map2和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info2；通过所述各异常描述文本模板的所述程序异常信息Ab_info2和所述程序异常信息Ab_info1，训练所述异常识别迁移后算法，在达到收敛条件时得到程序异常类型识别算法。2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过所述多维数组关系网Map1，基于异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info1，包括：通过所述异常挖掘网络中目标基础数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net1'，获得匹配数组；通过所述匹配数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net2'，获得所述程序异常信息Ab_info1；所述通过所述多维数组关系网Map2和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info2，包括：通过所述异常挖掘网络中目标基础数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net1'，获得匹配数组；通过所述匹配数组和所述多维数组关系网Map2，基于所述异常挖掘网络的目标互显著性特征挖掘网络In_Net2'，获得所述程序异常信息Ab_info2。3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述程序异常信息Ab_info1包括目标异常描述内容Content1和目标定位信息Locate1，所述程序异常信息Ab_info2包括目标异常描述内容Content2和目标定位信息Locate2；所述异常挖掘网络包括异常挖掘网络D_Net1和
异常挖掘网络D_Net2，所述异常挖掘网络D_Net1用以挖掘所述目标异常描述内容Content1或所述目标异常描述内容Content2，所述异常挖掘网络D_Net1至少包括互显著性特征挖掘网络In_Net1和互显著性特征挖掘网络In_Net2；所述异常挖掘网络D_Net2用以挖掘所述目标定位信息Locate1或目标定位信息Locate2，所述异常挖掘网络D_Net2至少包括互显著性特征挖掘网络In_Net3和互显著性特征挖掘网络In_Net4。4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述异常识别迁移后算法的收敛条件包括：算法的迭代轮次到达预设的轮次或目标代价函数的两次迭代之间的权值变化小于阈值；所述目标代价函数至少包括第一代价函数和第二代价函数的代价整合结果，所述第一代价函数为所述目标异常描述内容Content1和所述目标异常描述内容Content2之间的代价函数，所述第二代价函数为所述目标定位信息Locate1和所述目标定位信息Locate2之间的代价函数。5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述通过所述多维数组关系网Map1，基于异常挖掘网络确定所述各异常描述文本模板的程序异常信息Ab_info1，包括：将所述多维数组关系网Map1输入到所述异常挖掘网络D_Net1，通过所述异常挖掘网络D_Net1中的第一基础数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述互显著性特征挖掘网络In_Net1得到第一匹配数组，以及通过所述第一匹配数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述互显著性特征挖掘网络In_Net2得到所述目标异常描述内容Content1；将所述多维数组关系网Map1输入到所述异常挖掘网络D_Net2，通过所述异常挖掘网络D_Net2中的第二基础数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述互显著性特征挖掘网络In_Net3得到第二匹配数组，以及通过所述第二匹配数组和所述多维数组关系网Map1，基于所述互显著性特征挖掘网络In_Net4得到所述目标定位信息Locate1，其中，所述第二基础数组与所述各异...

【专利技术属性】
技术研发人员：胡树，郑亚飞，周黎，周洋旭，刘彭闵，耿莉萍，刘勇，丁鹏，魏渊，梁凯，
申请(专利权)人：成都智慧锦城大数据有限公司，
类型：发明
国别省市：