[发明专利]报告处理方法、装置、计算机系统及可读存储介质

说明书

本公开提供了一种报告处理方法，可用于人工智能技术领域或其他领域。其中，该方法包括：接收用于识别跨金融机构服务报文的请求，其中，请求中携带待识别的跨金融机构服务报文；对待识别的跨金融机构服务报文进行预处理，确定跨金融机构服务报文中的目标报文字段信息；基于目标报文字段信息，确定跨金融机构服务报文的业务类型；以及基于跨金融机构服务报文的业务类型，执行与业务类型相匹配的业务流程。本公开还提供了报告处理装置、计算机系统、可读存储介质以及计算机程序产品。

技术领域

本公开涉及人工智能技术领域或其他领域，更具体地，涉及一种报告处理方法、装置、计算机系统、可读存储介质及计算机程序产品。

背景技术

自动工作负载信息库(Automatic Workload Repository，AWR)是Oracle提供的一种数据库系统性能信息收集和分析的工具，能提供一个时间段内Oracle数据库系统的资源使用情况的报告，该报告称为AWR报告。通过分析该AWR报告，可以了解Oracle数据库系统的整个运行情况。

在实现本公开构思的过程中，发明人发现相关技术中至少存在如下问题：每天都有海量AWR报告生成，人工分析AWR报告来筛选出Oracle数据库系统存在的性能问题或隐患，运维成本高，效率低。

发明内容

有鉴于此，本公开提供了一种报告处理方法、装置、计算机系统、可读存储介质及计算机程序产品。

本公开的一个方面提供了一种报告处理方法，包括：

将目标报告进行预处理，生成目标报告的词向量矩阵，其中，目标报告为关于数据库系统的运维情况报告；

将词向量矩阵输入至报告识别模型中，得到由报告识别模型输出的输出结果；以及

基于输出结果，确定针对数据库系统的性能评价结果。

根据本公开的实施例，其中，目标报告包括结构化文本；

其中，将目标报告进行预处理，生成目标报告的词向量矩阵包括：

将目标报告转换为非结构化文本；

对非结构化文本进行分词处理，生成分词集；以及

基于分词集，生成词向量矩阵。

根据本公开的实施例，其中，基于分词集，生成词向量矩阵包括：

利用词向量模型将分词集转换为词向量集；其中，分词集中的每个词语与词向量集中的一个词向量相对应；

确定词向量集中的不满足预设长度的词向量；以及

以向量值0填充不满足预设长度的词向量至预设长度。

根据本公开的实施例，报告处理方法还包括：

利用词向量训练集训练初始词向量模型，得到词向量模型，其中，词向量训练集中的训练样本包括自动工作负载信息库报告中的分词以及与其对应的词向量；

判断词向量模型的偏差度是否满足预设偏差阈值；

在词向量模型的偏差度满足预设偏差阈值的情况下，确定词向量模型为训练好的模型；

在词向量模型的偏差度不满足预设偏差阈值的情况下，利用随机填充的方式处理词向量训练集中的训练样本，得到样本数量增加的新增词向量训练集；以及

利用新增词向量训练集中的训练样本训练初始词向量模型，以便得到满足预设偏差阈值的模型。

根据本公开的实施例，报告处理方法还包括：

构建初始报告识别模型；