[发明专利]信息处理方法、装置及存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

对第一语料数据进行分词处理，得到包含有至少一个词语的第二语料数据；

基于第一预训练模型对所述第二语料数据所包含的所述至少一个词语进行处理，得到所述第二语料数据所对应的第一特征向量序列；

基于第二预训练模型对所述第一语料数据所包含的字符进行处理，得到所述第一语料数据所对应的第二特征向量序列；

基于所述第一特征向量序列和所述第二特征向量序列，得到目标特征向量。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一特征向量序列和所述第二特征向量序列分别包含有至少一个特征向量；所述基于所述第一特征向量序列和所述第二特征向量序列，得到目标特征向量，包括：

基于卷积神经网络模型对所述第一特征向量序列进行处理，从所述第一特征向量序列中提取第一特征向量；

基于长短期记忆模型对所述第一特征向量序列进行处理，从所述第一特征向量序列中提取第二特征向量；

基于所述第二预训练模型对所述第二特征向量序列进行处理，从所述第二特征向量序列中提取第三特征向量；

基于所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量，通过拼接处理得到目标特征向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一特征向量、所述第二特征向量和所述第三特征向量，通过拼接处理得到目标特征向量，包括：

在所述第一特征向量的末端拼接所述第二特征向量，并在拼接后的第二特征向量的末端拼接所述第三特征向量，得到拼接后的特征向量；

对所述拼接后的特征向量进行降维处理，得到所述目标特征向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第二语料数据所包含的词语具有词标识；所述基于第一预训练模型对所述第二语料数据进行处理，得到所述第二语料数据所对应的第一特征向量序列，包括：

确定所述第二语料数据包含的各所述词语的词标识；

基于各所述词语的词标识查询所述第一预训练模型的设定词向量映射表，从所述设定词向量映射表中确定各所述词语的特征向量，其中，所述设定词向量映射表包含有各所述词语的词标识与各所述特征向量之间的映射关系；

将确定的各所述词语的特征向量按照第一设定顺序进行排列，得到所述第一特征向量序列。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一语料数据所包含的字符具有字标识；所述基于第二预训练模型对所述第一语料数据进行处理，得到所述第一语料数据所对应的第二特征向量序列，包括：

确定所述第一语料数据包含的各所述字符的字标识；

所述第二预训练模型对所述第一语料数据中各所述字符的上下文进行分析，得到分析结果；

基于所述分析结果以及所述字符的字标识，查询所述第二预训练模型的设定字向量映射表，从所述设定词向量映射表中确定各所述字符的特征向量，其中，所述设定字向量映射表包含有各所述字符的字标识与各所述特征向量之间的映射关系；

将确定的各所述字符的特征向量按照第二设定顺序进行排列，得到所述第二特征向量序列。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

基于设定分类模型对所述目标特征向量进行分类处理，得到分类结果。

7.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

第一处理模块，配置为对第一语料数据进行分词处理，得到包含有至少一个词语的第二语料数据；

第二处理模块，配置为基于第一预训练模型对所述第二语料数据所包含的所述至少一个词语进行处理，得到所述第二语料数据所对应的第一特征向量序列；

第三处理模块，配置为基于第二预训练模型对所述第一语料数据所包含的字符进行处理，得到所述第一语料数据所对应的第二特征向量序列；

获取模块，配置为基于所述第一特征向量序列和所述第二特征向量序列，得到目标特征向量。