[发明专利]特征提取方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种特征提取方法、装置及电子设备，该方法包括：接收待处理的目标对象；获取所述目标对象的对象类别；根据所述对象类别，使用与所述对象类别对应的特征提取模型提取所述目标对象的特征信息。该方法由电子设备自动获取目标对象的对象类别，并根据该对象类别，使用对应的特征提取模型提取目标对象的特征信息，可以统一、方便以及高效的提取目标对象的特征信息。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域，更具体地，涉及一种特征提取方法、装置及电子设备，以及，还涉及一种事项处理方法。

背景技术

随着人工智能技术的不断发展，通过将人工智能技术应用到不同的事项，例如，语态分析、语句预测、图像识别以及行为预测等事项，可以极大的方便人们生活。

目前，在应用人工智能技术时，针对不同的应用事项，一般是先获取对应的训练集，即，训练资源；之后，使用对应训练集训练、测试以及验证对应的神经网络(NN，NeuralNetworks)模型，例如，卷积神经网络模型(CNN，Convolutional Neural Networks)；再之后，使用训练、测试及验证后的神经网络模型来处理对应的应用事项。例如，针对目标识别事项，一般是先获取包含多张图像的训练集；之后，通过使用待训练的神经网络模型提取训练集中图像的特征信息；根据该特征信息训练获得满足收敛条件的目标识别神经网络模型，通过在应用程序中集成该目标识别神经网络模型，以处理目标识别事项。

由此可知，在应用人工智能技术时，特征提取是必不可少的环节，但是，在现有技术中，针对不同的应用事项，由于其针对的对象不同，所以均需要用户选择与该对象特定的电子设备处理该对象，并且，在每次处理时，电子设备均需要先消耗计算资源和存储资源提取特征信息，重复性工作较高，存在步骤繁琐和效率低下的问题；另外，电子设备在每次提取同一对象，例如，同一图像或同一视频的特征信息时，由于提取规则具有一定的随机性，因此，还可能存在同一对象，提取到的特征信息却不相同，进而影响处理结果的准确性的问题。

发明内容

本公开实施例的一个目的是提供一种用于特征提取的新技术方案。

根据本公开的第一方面，提供了一种特征提取方法，该方法包括：

接收待处理的目标对象；

获取所述目标对象的对象类别；

根据所述对象类别，使用与所述对象类别对应的特征提取模型提取所述目标对象的特征信息。

可选地，在提取到所述目标对象的特征信息之后，所述方法还包括：

根据所述对象类别，存储所述特征信息。

可选地，所述根据所述对象类别，存储所述特征信息，包括：

设置与所述对象类别对应的特征存储区域；

将所述特征信息存储到所述特征存储区域中。

可选地，所述方法还包括：

接收与所述对象类别对应的应用事项处理请求；

响应于所述请求，获取所述特征信息；

根据所述特征信息，处理所述应用事项。

可选地，所述应用事项包括以下至少一项：情感分析事项、语态分析事项、语句预测事项、舆情鉴别事项、对象识别事项、对象检索事项、对象信息结构化事项以及信息增强事项。

可选地，所述对象类别包括以下至少一项：文字类别、音频类别、视频类别以及图像类别。

根据本公开的第二方面，还提供了一种事项处理方法，包括：

获取待处理的应用事项；

获取与所述应用事项对应的对象的对象类别；