模型生成方法技术

本公开提供了一种模型生成方法

【技术实现步骤摘要】
模型生成方法、装置、电子设备和存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
，尤其涉及机器学习和前端
，具体涉及一种模型生成方法
、
装置
、
电子设备和存储介质
。

技术介绍

[0002]随着机器学习技术的快速发展，机器学习模型广泛地应用到了生活与生产的各个领域
。
尤其在智能制造领域，机器学习模型发挥了重要作用
。
然而，基于代码的机器学习建模方式具有较高的建模技术门槛，不能满足快速
、
高效建模的需求，给机器学习的行业应用带来了很大的阻碍
。

技术实现思路

[0003]有鉴于此，本公开提供了一种模型生成方法
、
装置
、
电子设备
、
可读存储介质和计算机程序产品
。
[0004]本公开的一个方面提供了一种模型生成方法，包括：响应于组件拖曳指令，获取与上述组件拖曳指令相关的多个模型组件各自的功能文本块；响应于组件连接指令，生成多个连接文本块，其中，上述连接文本块表示至少两个上述模型组件之间的连接关系；以及基于多个上述功能文本块和上述多个连接文本块，生成目标模型
。
[0005]本公开的另一个方面提供了一种模型生成装置，包括：获取模块，用于响应于组件拖曳指令，获取与上述组件拖曳指令相关的多个模型组件各自的功能文本块；第一生成模块，用于响应于组件连接指令，生成多个连接文本块，其中，上述连接文本块表示至少两个上述模型组件之间的连接关系；以及第二生成模块，用于基于多个上述功能文本块和上述多个连接文本块，生成目标模型
。
[0006]本公开的另一方面提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储一个或多个指令，其中，当上述一个或多个指令被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如上所述的方法
。
[0007]本公开的另一方面提供了一种计算机可读存储介质，存储有计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现如上所述的方法
。
[0008]本公开的另一方面提供了一种计算机程序产品，上述计算机程序产品包括计算机可执行指令，上述指令在被执行时用于实现如上所述的方法
。
附图说明
[0009]通过以下参照附图对本公开实施例的描述，本公开的上述以及其他目的
、
特征和优点将更为清楚，在附图中：
[0010]图1示意性示出了根据本公开实施例的可以应用模型生成方法和装置的示例性系统架构
。
[0011]图2示意性示出了根据本公开实施例的模型生成方法的流程图
。
[0012]图3示意性示出了根据本公开实施例的主界面的示意图
。
[0013]图4示意性示出了根据本公开实施例的在主界面上生成组件图案的流程的示意图
。
[0014]图5示意性示出了根据本公开的实施例的配置子界面的示意图
。
[0015]图6示意性示出了根据本公开实施例的在主界面上生成组件图案间的有向边的流程的示意图
。
[0016]图7示意性示出了根据本公开实施例的运算界面的示意图
。
[0017]图8示意性示出了根据本公开的实施例的模型生成装置的框图
。
[0018]图9示意性示出了根据本公开实施例的适于实现模型生成方法的电子设备的框图
。
具体实施方式
[0019]以下，将参照附图来描述本公开的实施例
。
但是应该理解，这些描述只是示例性的，而并非要限制本公开的范围
。
在下面的详细描述中，为便于解释，阐述了许多具体的细节以提供对本公开实施例的全面理解
。
然而，明显地，一个或多个实施例在没有这些具体细节的情况下也可以被实施
。
此外，在以下说明中，省略了对公知结构和技术的描述，以避免不必要地混淆本公开的概念
。
[0020]在此使用的术语仅仅是为了描述具体实施例，而并非意在限制本公开
。
在此使用的术语“包括”、“包含”等表明了所述特征
、
步骤
、
操作和
/
或部件的存在，但是并不排除存在或添加一个或多个其他特征
、
步骤
、
操作或部件
。
[0021]在此使用的所有术语
(
包括技术和科学术语
)
具有本领域技术人员通常所理解的含义，除非另外定义
。
应注意，这里使用的术语应解释为具有与本说明书的上下文相一致的含义，而不应以理想化或过于刻板的方式来解释
。
[0022]在使用类似于“A、B
和
C
等中至少一个”这样的表述的情况下，一般来说应该按照本领域技术人员通常理解该表述的含义来予以解释
(
例如，“具有
A、B
和
C
中至少一个的系统”应包括但不限于单独具有
A、
单独具有
B、
单独具有
C、
具有
A
和
B、
具有
A
和
C、
具有
B
和
C、
和
/
或具有
A、B、C
的系统等
)。
[0023]随着机器学习技术的快速发展，机器学习模型广泛地应用到了生活与生产的各个领域
。
尤其在智能制造领域，机器学习模型发挥了重要作用
。
[0024]在相关技术中，机器学习建模采用基于代码开发的方式
。
然而，基于代码的机器学习建模方式具有较高的建模技术门槛，不能满足快速
、
高效建模的需求，给机器学习的行业应用带来了很大的阻碍
。
[0025]有鉴于此，本公开的实施例提供了一种模型生成方法
、
装置
、
电子设备及存储介质，该模型生成方法采用了拖曳式的所见即所得方式进行建模，基于预设的组件库，可以让建模人员基于可配置的富组件进行拼装式建模，大大提高了机器学习建模人机交互的易用性
。
具体地，该模型生成方法包括：响应于组件拖曳指令，获取与组件拖曳指令相关的多个模型组件各自的功能文本块；响应于组件连接指令，生成多个连接文本块，其中，连接文本块表示至少两个模型组件之间的连接关系；以及基于多个功能文本块和多个连接文本块，生成目标模型
。
[0026]在本公开的实施例中，所涉及的数据
(
例如，包括但不限于用户个人信息
)
的收集
、
更新
、
分析
、
处理
、
使用
、<本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种模型生成方法，包括：响应于组件拖曳指令，获取与所述组件拖曳指令相关的多个模型组件各自的功能文本块；响应于组件连接指令，生成多个连接文本块，其中，所述连接文本块表示至少两个所述模型组件之间的连接关系；以及基于多个所述功能文本块和所述多个连接文本块，生成目标模型
。2.
根据权利要求1所述的方法，其中，所述响应于组件拖曳指令，获取与所述组件拖曳指令相关的多个模型组件各自的功能文本块，包括：响应于所述组件拖曳指令，基于所述组件拖曳指令包括的游标初始位置信息，从组件库中确定所述多个模型组件；以及从资源库中获取所述多个模型组件各自的功能文本块
。3.
根据权利要求1所述的方法，还包括：响应于所述组件拖曳指令，在主界面上渲染生成与所述多个模型组件各自相关的组件图案
。4.
根据权利要求3所述的方法，其中，所述组件拖曳指令包括与所述多个模型组件各自相关的拖曳子指令；其中，所述响应于所述组件拖曳指令，在主界面上渲染生成与所述多个模型组件各自相关的组件图案，包括：对于每个所述模型组件，响应于与所述模型组件相关的拖曳子指令，基于所述拖曳子请求携带的游标停留位置信息，在所述主界面上确定第一目标区域；以及在第一目标区域处渲染生成与所述模型组件相关的组件图案
。5.
根据权利要求3所述的方法，其中，所述响应于组件连接指令，生成多个连接文本块，包括：响应于所述连接指令，在所述主界面包括的多个组件图案之间渲染生成多条有向边；以及对于每条所述有向边，基于所述有向边和与所述有向边关联的组件图案，生成所述连接文本块
。6.
根据权利要求5所述的方法，其中，所述组件连接指令包括多个连接子指令；其中，所述响应于所述连接指令，在所述主界面包括的多个组件图案之间渲染生成多条有向边，包括：响应于所述连接子指令，基于所述连接子指令包括的游标初始位置信息，从所述多个模型组件各自的组件图案中确定第一目标组件图案；基于所述连接子指令包括的游标停留位置信息，从所述多个模型组件各自的组件图案中确定第二目标组件图案；以及以所述第一目标组件图案的一端为起点，以所述第二目标组件图案的一端为终点，渲染生成所述第一目标组件图案和所述第二目标组件图案之间的所述有向边
。7.
根据权利要求3所述的方法，还包括：响应于针对所述多个组件图案包括的第三目标组件图案的选择指令，在所述主界面上渲染生成配置子界面
。
8.
根据权利要求7所述的方法，还包括：...

【专利技术属性】
技术研发人员：赵鹏，欧云斌，张克飞，赵星星，陈明武，邵振军，杨卓士，王明月，樊林，郝吉芳，周希波，关蕊，文晋晓，何文，张宁，
申请(专利权)人：京东方科技集团股份有限公司，
类型：发明
国别省市：