[发明专利]机器学习的自定义语法实现方法及装置有效
| 申请号： | 201811566818.4 | 申请日： | 2018-12-19 |
| 公开（公告）号： | CN109657247B | 公开（公告）日： | 2023-05-23 |
| 发明（设计）人： | 郭庆;宋怀明;谢莹莹;蒋丹东 | 申请（专利权）人： | 中科曙光国际信息产业有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/253 | 分类号： | G06F40/253;G06F40/30;G06N20/00 |
| 代理公司： | 北京兰亭信通知识产权代理有限公司 11667 | 代理人： | 赵永刚 |
| 地址： | 266101 山东省青岛市*** | 国省代码： | 山东;37 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 机器 学习 自定义 语法 实现 方法 装置 | ||
1.一种机器学习的自定义语法实现方法，其特征在于，包括：
对自定义语法进行词法分析和语法分析，转换为抽象语法树；
基于所述抽象语法树进行语义分析，构建语法的逻辑执行计划；
基于所述逻辑执行计划，参考数据的分布情况，构建分布式的物理执行计划；
基于所述分布式的物理执行计划，通过反射机制调用相关机器学习库，通过分布式内存计算，进行模型的训练及测试；
其中，所述基于所述抽象语法树进行语义分析，构建语法的逻辑执行计划包括：对抽象语法树进行分析，通过自定义的反射规则，使用Java虚拟机反射功能，构建语法的逻辑执行计划。
2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述词法分析为：将字符序列转换为标记序列。
3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述语法分析为：根据给定的形式文法对由单词序列构成的输入文本进行分析并确定语法结构。
4.一种机器学习的自定义语法实现装置，其特征在于，包括：
转换单元，用于对自定义语法进行词法分析和语法分析，转换为抽象语法树；
第一构建单元，用于基于所述抽象语法树进行语义分析，构建语法的逻辑执行计划；
第二构建单元，用于基于所述逻辑执行计划，参考数据的分布情况，构建分布式的物理执行计划；
计算单元，用于基于所述分布式的物理执行计划，通过反射机制调用相关机器学习库，通过分布式内存计算，进行模型的训练及测试；
其中，所述第一构建单元，用于对抽象语法树进行分析，通过自定义的反射规则，使用Java虚拟机反射功能，构建语法的逻辑执行计划。
5.根据权利要求4所述的装置，其特征在于，所述词法分析为：将字符序列转换为标记序列。
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