[发明专利]模型的生成方法及装置、电子设备及存储介质

说明书

本公开实施例公开了一种模型的生成方法及装置、电子设备及存储介质。所述方法包括：获取待生成模型对应的目标基础功能模块及待生成模型对应的目标触发模块，其中目标触发模块中至少包括待生成模型对应的基础功能模块转换规则；将目标基础功能模块及目标触发模块配置于基于有限状态机的管道模型中得到待生成模型。本公开实施例的技术方案解决了现有技术中自然语言理解工具的通用性、复用性以及可拓展性较差，或是具有一定的通用性，但是难以满足不同使用场景的特殊需求的技术缺陷，实现了通过对具有不同基础功能模块的复用以及依据模型的功能设定模块的转换规则可以简便地生成具有不同功能的多种模型，还可以对模型的功能进行扩展和延伸。

技术领域

本公开实施例涉及模型生成技术领域，特别是涉及一种模型的生成方法及装置、电子设备及存储介质。

背景技术

现如今，自然语言处理是人工智能中较为热门的一项技术，出现了很多可对自然语言进行处理的工具，例如自然语言理解的工具。

现有的自然语言理解工具大多可以提供在线的语言处理服务，例如通过调用远程http的restful API来对目标语句进行解析完成查询分析、对话管理等任务，典型的有Google的API.ai以及Facebook的Wit.ai。进一步地，现有的自然语言理解工具还可以进行本地部署，针对需求训练和调整自己的模型，例如开源工具如rasa NLU等。

发明人在具体实施过程中，发现现有技术存在如下问题：可提供在线服务的通用化自然语言理解工具难以满足特定使用场景的需求，而可进行本地部署的自然语言理解工具不但部署过程比较复杂，而且功能较为单一，可复用性和可拓展性较差。

发明内容

有鉴于此，本公开实施例提供了一种模型的生成方法及装置、电子设备及存储介质，主要目的在于解决的自然语言理解工具通用性、复用性以及可拓展性较差，或是具有一定的通用性，但是难以满足不同使用场景的特殊需求的问题。

为了解决上述问题，本公开实施例主要提供如下技术方案：

第一方面，本公开实施例提供了一种模型的生成方法，该方法包括：

获取待生成模型对应的目标基础功能模块，以及所述待生成模型对应的目标触发模块，其中，所述目标触发模块中至少包括所述待生成模型对应的基础功能模块转换规则；

将所述目标基础功能模块以及所述目标触发模块配置于基于有限状态机的管道模型中，得到所述待生成模型。

第二方面，本公开实施例还提供一种模型的生成装置，该装置包括：

模块及转换规则获取模块，用于获取待生成模型对应的目标基础功能模块，以及所述待生成模型对应的目标触发模块，其中，所述目标触发模块中至少包括所述待生成模型对应的基础功能模块转换规则；

模型生成模块，用于将所述目标基础功能模块以及所述目标触发模块配置于基于有限状态机的管道模型中，得到所述待生成模型。

第三方面，本公开实施例还提供一种电子设备，包括：

至少一个处理器；

以及与所述处理器连接的至少一个存储器、总线；其中，

所述处理器、存储器通过所述总线完成相互间的通信；

所述处理器用于调用所述存储器中的程序指令，以执行本公开任意实施例所述的模型的生成方法。

第四方面，本公开实施例还提供一种非暂态计算机可读存储介质，所述非暂态计算机可读存储介质存储计算机指令，所述计算机指令使所述计算机执行本公开任意实施例所述的模型的生成方法

借由上述技术方案，本公开实施例提供的技术方案至少具有下列优点：