[发明专利]数据预取方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种数据预取方法，其特征在于，包括：

获取用户输入的查询前缀；

基于预先训练的语言模型对所述查询前缀进行判别，得到所述查询前缀的困惑度；

判断所述困惑度是否小于预设阈值；

当所述困惑度小于所述预设阈值时，基于所述查询前缀发送预取请求。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，当所述查询前缀中包括特殊字符时，所述方法还包括：

获取所述查询前缀的困惑度修正因子；

所述判断所述困惑度是否小于预设阈值，包括：

利用所述困惑度修正因子对所述困惑度进行修正；

判断修正后的困惑度是否小于所述预设阈值；

所述当所述困惑度小于所述预设阈值时，基于所述查询前缀发送预取请求，包括：

当所述修正后的困惑度小于所述预设阈值时，基于所述查询前缀发送所述预取请求。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述获取所述查询前缀的困惑度修正因子，包括：

采用如下公式，计算所述查询前缀的困惑度修正因子Re：

其中，N表示所述查询前缀的句子长度，count(sw)表示所述查询前缀中包括的特殊字符的个数，f表示预设系数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于预先训练的语言模型对所述查询前缀进行判别，得到所述查询前缀的困惑度，包括：

对所述查询前缀进行切分，得到多个分词；

分别将每个所述分词输入到预先训练的语义模型中，生成每个所述分词的词向量，并根据每个所述分词的词向量，确定所述查询前缀的词向量；

将所述查询前缀的词向量输入到所述预先训练的语言模型中，得到所述查询前缀的困惑度。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述根据每个所述分词的词向量，确定所述查询前缀的词向量，包括：

对每个所述分词的词向量进行拼接，得到所述查询前缀的词向量。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述查询前缀发送预取请求之后，所述方法还包括：

接收服务器根据所述预取请求返回的所述查询前缀对应的预取结果。

7.一种数据预取装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户输入的查询前缀；

判别模块，用于基于预先训练的语言模型对所述查询前缀进行判别，得到所述查询前缀的困惑度；

判断模块，用于判断所述困惑度是否小于预设阈值；

发送模块，用于当所述困惑度小于所述预设阈值时，基于所述查询前缀发送预取请求。

8.根据权利要求7所述的装置，其特征在于，所述装置还包括：

第二获取模块，用于当所述查询前缀中包括特殊字符时，获取所述查询前缀的困惑度修正因子；

所述判断模块包括：

修正单元，用于利用所述困惑度修正因子对所述困惑度进行修正；

判断单元，用于判断修正后的困惑度是否小于所述预设阈值；

所述发送模块具体用于：当所述修正后的困惑度小于所述预设阈值时，基于所述查询前缀发送所述预取请求。

9.根据权利要求8所述的装置，其特征在于，所述第二获取模块具体用于：

采用如下公式，计算所述查询前缀的困惑度修正因子Re：

其中，N表示所述查询前缀的句子长度，count(sw)表示所述查询前缀中包括的特殊字符的个数，f表示预设系数。