一种架构图生成方法技术

本发明专利技术公开了一种架构图生成方法

【技术实现步骤摘要】
一种架构图生成方法、装置、设备及存储介质


[0001]本专利技术涉及机器学习技术，尤其涉及一种架构图生成方法
、
装置
、
设备及存储介质
。

技术介绍

[0002]为了便于对复杂架构的理解，通常需要结合架构图来理解复杂架构中各部分的关系，例如，系统架构图
、
应用架构图
、
数据架构图
、
技术架构图等
。
[0003]目前，架构图大多为架构师
、
产品经理等基于文本人工绘制相关架构图，人工成本较高
。
且在同样的文本下，由于不同的人对文本的语义理解不一样，画出来的架构图的风格各异，后续修改也非常麻烦，增加了后续的维护成本
。

技术实现思路

[0004]本专利技术提供一种架构图生成方法
、
装置
、
设备及存储介质，可基于架构图的描述文本自动生成架构图，无需人工绘制，降低了人工绘制成本，此外，由于每一编码特征为一类架构图的表征向量，因此，基于编码特征生成本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种架构图生成方法，其特征在于，包括：将架构图的描述文本向量化，得到文本向量；将所述文本向量与架构图的图像向量的占位掩码向量融合，得到融合向量，所述占位掩码向量为表征所述架构图的图像向量的全掩码；基于注意力机制对所述融合向量进行处理，得到架构图特征序列；从预先构建的架构图编码簿中查找与所述架构图特征序列匹配的目标编码特征，所述架构图编码簿包括多个编码特征，每一所述编码特征为一类架构图的表征向量；基于所述目标编码特征生成架构图
。2.
根据权利要求1所述的架构图生成方法，其特征在于，基于注意力机制对所述融合向量进行处理，得到架构图特征序列，包括：将所述融合向量输入变换器的编码器中，在所述编码器中基于注意力机制对所述融合向量进行编码，得到编码向量；将所述编码向量输入所述变换器的解码器中，在所述解码器中基于注意力机制对所述编码向量进行解码，得到架构图特征序列
。3.
根据权利要求2所述的架构图生成方法，其特征在于，所述编码器包括多个依次连接的编码单元，在所述编码器中基于注意力机制对所述融合向量进行编码，得到编码向量，包括：在第一个编码单元中基于自注意力机制对所述融合向量进行处理，得到第一个编码单元的输出特征；在第
i
个编码单元中基于自注意力机制对第
i
‑1个编码单元的输出特征进行处理，得到第
i
个编码单元的输出特征；将最后一个编码单元的输出特征作为编码向量
。4.
根据权利要求3所述的架构图生成方法，其特征在于，所述编码单元包括第一归一化层
、
第一多头注意力层
、
第二归一化层
、
第三归一化层
、
第一前馈层和第四归一化层，在第
i
个编码单元中基于自注意力机制对第
i
‑1个编码单元的输出特征进行处理，得到第
i
个编码单元的输出特征，包括：在所述第一归一化层中对输入特征进行归一化处理，得到第一归一化特征；在所述第一多头注意力层中基于自注意力机制对所述第一归一化特征进行处理，得到第一注意力特征；在所述第二归一化层中对所述第一注意力特征进行归一化处理，得到第二归一化特征；融合所述编码单元的输入特征与所述第二归一化特征，得到第一融合特征；在所述第三归一化层中对所述第一融合特征进行归一化处理，得到第三归一化特征；在所述第一前馈层中对所述第三归一化特征进行全连接映射，得到第一映射特征；在所述第四归一化层中对所述第一映射特征进行归一化处理，得到第四归一化特征；融合所述第四归一化特征与所述第一融合特征，得到第
i
个编码单元的输出特征
。5.
根据权利要求2‑4任一所述的架构图生成方法，其特征在于，所述解码器包括多个依次连接的解码单元，在所述解码器中基于注意力机制对所述编码向量进行解码，得到架构图特征序列，包括：
在第一个解码单元中以所述编码向量为多头注意力机制中的键向量和值向量，对所述融合向量进行处理，得到第一个解码单元的输出特征；在第
i
个解码单元中以所述编码向量为多头注意力机制中的键向量和值向量，对第
i
‑1个解码单元的输出特征进行处理，得到第
i
个解码单元的输出特征；将最后一个解码单元的输出特征作为架构图特征序列
。6.
根据权利要求5所述的架构图生成方法，其特征在于，所述解码单元包括第二多头注意力层
、
第一线性化层
、
第三多头注意力层
、
第二线性化层
、
第二前馈层和第三线性化层，在第
i
个解码单元中以所述编码向量为多头注意力机制中的键向量和值向量，对第
i
‑1个解码单元的输出特征进行处理，得到第
i
个解码单元的输出特征，包括：在所述第二多头注意力层中基于自注意力机制对输入特征进行处理，得到第二注意力特征；融合所述解码单元的输入特征和所述第二注意力特征，得到第三融合特征；在所述第一线性化层中对所述第三融合特征进行线性化处...

【专利技术属性】
技术研发人员：甘兵，张茂华，廖瑞毅，
申请(专利权)人：数字广东网络建设有限公司，
类型：发明
国别省市：