[发明专利]文本处理方法、装置、系统、设备以及存储介质

说明书

本公开提供了一种文本处理方法、装置、系统、设备以及存储介质，涉及计算机技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习等人工智能领域。具体实现方案为：采用文本处理加速算子对第一文本进行文本处理；采用所述文本处理加速算子对文本处理后的内容进行并行加速。本公开实施例通过文本加速处理算子进行文本处理和并行加速，可以提高文本处理速度。

技术领域

本公开涉及计算机技术领域，尤其涉及自然语言处理、深度学习等人工智能领域。

背景技术

自然语言处理(Natural Language Processing，NLP)是深度学习框架的应用场景之一。随着预训练模型技术的快速普及，使得自然语言理解与生成两大关键任务应用范式逐渐统一，开发者与业务场景对其性能与易用性的要求也被逐渐提升。

发明内容

本公开提供了一种文本处理方法、装置、系统、设备以及存储介质。

根据本公开的一方面，提供了一种文本处理方法，包括：采用文本处理加速算子对第一文本进行文本处理；采用所述文本处理加速算子对文本处理后的内容进行并行加速。

根据本公开的另一方面，提供了一种文本处理装置，包括：文本处理模块，用于采用文本处理加速算子对第一文本进行文本处理；并行加速模块，用于采用所述文本处理加速算子对文本处理后的内容进行并行加速。

根据本公开的另一方面，提供了一种基于深度学习框架的系统，包括：文本处理加速算子，用于对第一文本进行文本处理，对文本处理后的内容进行并行加速。

根据本公开的另一方面，提供了一种电子设备，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行本公开任一实施例的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其中，所述计算机指令用于使所述计算机执行本公开任一实施例的方法。

根据本公开的另一方面，提供了一种计算机程序产品，包括计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现根据本公开任一实施例的方法。

应当理解，本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征，也不用于限制本公开的范围。本公开的其它特征将通过以下的说明书而变得容易理解。

附图说明

附图用于更好地理解本方案，不构成对本公开的限定。其中：

图1是根据本公开一实施例的文本处理方法的流程示意图；

图2是根据本公开另一实施例的文本处理方法的流程示意图；

图3是根据本公开另一实施例的文本处理方法的流程示意图；

图4是根据本公开另一实施例的文本处理方法的流程示意图；

图5是根据本公开另一实施例的文本处理方法的流程示意图；

图6是根据本公开另一实施例的文本处理方法的流程示意图；

图7是根据本公开一实施例的文本处理装置的结构示意图；

图8是根据本公开另一实施例的文本处理装置的结构示意图；

图9是根据本公开另一实施例的文本处理装置的结构示意图；

图10是根据本公开另一实施例的文本处理装置的结构示意图；

图11是根据本公开一实施例的基于深度学习框架的系统的结构示意图；

图12是根据本公开另一实施例的基于深度学习框架的系统的结构示意图；