[发明专利]对象、机器模型处理方法、装置、设备和存储介质

权利要求书

1.一种对象处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少两个目标对象分别对应的第一向量；所述至少两个目标对象包括不同模态的目标对象；

结合所述至少两个目标对象分别对应的第一向量确定所述目标对象分别对应的第二向量；所述第二向量是基于所述第一向量的线性，和/或，非线性变换得到的；所述目标对象分别对应的第二向量根据综合向量确定，所述综合向量由所述至少两个目标对象分别对应的第一向量确定；

将所述目标对象的第二向量分别转换为所述目标对象的第三向量；所述转换包括线性转换、非线性转换其中至少一种；

根据所述目标对象的第三向量对所述目标对象进行处理；所述处理包括匹配度分析、召回、推荐其中至少一种。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述目标对象包括至少一个目标子对象，所述目标对象的第一向量包括至少一个所述目标子对象的嵌入向量，所述获取至少两个目标对象分别对应的第一向量，包括：

确定所述目标子对象的内容向量、位置向量和类型向量，所述内容向量表征所述目标子对象的内容，所述位置向量表征所述目标子对象在所述目标对象中的位置，所述类型向量表征所述目标子对象包括如下一类：图片、文本和语音；

根据所述目标子对象的内容向量、位置向量和类型向量确定所述目标子对象的嵌入向量。

3.根据权利要求 2所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标子对象的内容向量、位置向量和类型向量确定所述目标子对象的嵌入向量，包括：

将所述目标子对象的内容向量、位置向量和类型向量进行加权得到加权向量；

对所述加权向量进行归一化得到所述目标子对象的嵌入向量。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述结合所述至少两个目标对象分别对应的第一向量确定所述目标对象分别对应的第二向量，包括：

采用至少一个第一转换层结合至少两个目标对象分别对应的第一向量确定综合向量；对于第一个所述第一转换层，所述第一转换层的输入向量为所述目标对象分别对应的第一向量，对于其余所述第一转换层，所述第一转换层的输入向量为上一个所述第一转换层输出的综合向量拆分后的所述目标对象分别对应的第二向量；

在所述第一转换层中，采用第一多头注意力模型对所述输入向量进行处理得到中间向量；对所述中间向量和所述输入向量之和进行归一化得到归一化和向量；对所述归一化和向量进行非线性变换得到非线性向量；对所述归一化和向量和所述非线性向量进行归一化得到综合向量；

将所述综合向量拆分为所述至少两个目标对象分别对应的第二向量。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述将所述目标对象的第二向量分别转换为所述目标对象的第三向量，包括：

采用至少一个第二转换层对所述第二向量进行转换得到第三向量；对于第一个所述第二转换层，所述第二转换层的输入向量为所述第二向量，对于其余所述第二转换层，所述第二转换层的输入向量为上一个所述第二转换层输出的第三向量；

在所述第二转换层中，采用第二多头注意力模型对所述输入向量进行处理得到中间向量；对所述中间向量和所述输入向量之和进行归一化得到归一化和向量；对所述归一化和向量进行非线性变换得到非线性向量；对所述归一化和向量和所述非线性向量进行归一化得到第三向量。

6.一种对象处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取至少两个目标对象分别对应的第一向量；所述至少两个目标对象包括不同模态的目标对象；

结合所述至少两个目标对象分别对应的第一向量确定所述目标对象分别对应的第二向量；所述第二向量是基于所述第一向量的线性，和/或，非线性变换得到的；所述目标对象分别对应的第二向量根据综合向量确定，所述综合向量由所述至少两个目标对象分别对应的第一向量确定；

将所述目标对象的第二向量分别转换为所述目标对象的第三向量；所述转换包括线性转换、非线性转换其中至少一种；

根据所述目标对象的第三向量确定所述目标对象之间的匹配度；所述处理包括匹配度分析、召回、推荐其中至少一种。