[发明专利]一种数据处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：

通过预创建的中文预训练模型对待处理文本进行数据处理，得到所述待处理文本对应的编码向量，所述编码向量包含所述待处理文本中各个分词的词素信息；所述预创建的中文预训练模型是通过各个知识领域的训练文本训练得到的；

基于所述待处理文本中各个分词的词素信息，确定所述待处理文本对应的知识领域信息；

调用关系分类模型对所述待处理文本对应的编码向量以及所述待处理文本对应的知识领域信息进行数据处理；

依照所述关系分类模型对所述编码向量和所述知识领域信息的数据处理结果，确定在目标知识领域所述待处理文本包含的各目标实体之间的关系类别；所述目标知识领域为所述知识领域信息指示的知识领域。

2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述通过预创建的中文预训练模型对待处理文本进行数据处理，得到所述待处理文本对应的编码向量，包括：

对所述待处理文本进行分词处理，得到所述待处理文本对应的分词序列；

获取所述分词序列中各分词的词素信息，并基于所述分词序列中各分词的词素信息生成所述待处理文本的词素序列；

对所述分词序列以及所述词素序列进行嵌入处理，得到嵌入向量以及词素向量；

将所述词素向量注入所述嵌入向量得到目标嵌入向量；

对所述目标嵌入向量进行编码得到所述待处理文本对应的编码向量。

3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述分词序列中的任一分词包含至少一个符号，所述至少一个符号中各符号的词素信息相同。

4.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述将所述词素向量注入所述嵌入向量得到目标嵌入向量，包括：

依照所述嵌入向量以及所述词素向量确定至少一个目标参数；

对所述至少一个目标参数进行线性变换得到至少一个线性向量；

将所述至少一个线性向量进行放缩点积得到放缩点积向量，并对所述放缩点积向量进行线性变换得到所述目标嵌入向量。

5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述待处理文本进行分词处理，得到所述待处理文本对应的分词序列，包括：

根据前向字典树对所述待处理文本进行前向最大匹配分词，得到前向分词结果；

根据后向字典树对所述待处理文本进行后向最大匹配分词，得到后向分词结果；

判断所述前向分词结果的词数与所述后向分词结果的词数是否相同；

若所述前向分词结果的词数与所述后向分词结果的词数相同，则将所述前向分词结果确定为所述待处理文本对应的分词序列；若所述前向分词结果的词数与所述后向分词结果的词数不相同，则将词数较少的分词结果确定为所述待处理文本的分词序列。

6.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述目标嵌入向量进行编码得到所述待处理文本对应的编码向量包括：

对所述目标嵌入向量进行编码生成所述待处理文本对应的初始编码向量；

将所述词素向量注入所述初始编码向量得到所述待处理文本对应的编码向量。

7.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述待处理文本中各个分词的词素信息，确定所述待处理文本对应的知识领域信息，包括：

获取所述待处理文本中各个分词之间的上下文信息；

根据所述各个分词对应的词素信息和所述各个分词之间的上下文信息确定所述待处理文本对应的知识领域信息。