[发明专利]特征提取方法、装置、存储介质及电子设备

权利要求书

1.一种特征提取方法，应用于电子设备，其特征在于，包括：

侦测目标服务的特征获取请求，并根据所述特征获取请求确定关联所述目标服务的数据；

获取所述目标服务对特征的需求信息，并获取对应所述需求信息的需求向量；

将所述数据作为训练输入、将所述需求向量作为目标输出，构建对应的神经网络，并对所述神经网络进行训练；

根据训练后的所述神经网络对所述数据进行特征提取，并将提取到的特征提供给所述目标服务。

2.根据权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述对所述神经网络进行训练，包括：

构建对应所述神经网络的损失函数；

将所述数据输入所述神经网络，并根据所述损失函数获取所述神经网络的损失值，将所述损失值反向传播至所述神经网络。

3.根据权利要求2所述的特征提取方法，其特征在于，所述将所述数据输入所述神经网络，并根据所述损失函数获取所述神经网络的损失值，将所述损失值反向传播至所述神经网络之前，还包括：

对所述损失函数进行正则化处理。

4.根据权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述根据训练后的所述神经网络对所述数据进行特征提取，包括：

将训练后的所述神经网络最后一个隐藏层中各神经元的输出值作为从所述数据中提取到的特征。

5.根据权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述获取对应所述需求信息的需求向量，包括：

将所述需求信息输入预设编码器神经网络进行处理，得到所述预设编码器神经网络输出的对应所述需求信息的需求向量。

6.根据权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述侦测目标服务的特征获取请求之前，还包括

按照预设规则对不同服务对特征的需求进行规范化描述，得到不同服务及其需求信息的对应关系；

而获取所述目标服务对特征的需求信息，包括：

根据所述对应关系获取所述目标服务对特征的需求信息。

7.根据权利要求1所述的特征提取方法，其特征在于，所述将所述数据作为训练输入、将所述需求向量作为目标输出，构建对应的神经网络，并对所述神经网络进行训练之前，还包括：

对所述数据进行预处理。

8.一种特征提取装置，应用于电子设备，其特征在于，包括：

请求侦测模块，用于侦测目标服务的特征获取请求，并根据所述特征获取请求确定关联所述目标服务的数据；

向量获取模块，用于获取所述目标服务对特征的需求信息，并获取对应所述需求信息的需求向量；

网络训练模块，用于将所述数据作为训练输入、将所述需求向量作为目标输出，构建对应的神经网络，并对所述神经网络进行训练；

特征提取模块，用于根据训练后的所述神经网络对所述数据进行特征提取，并将提取到的特征提供给所述目标服务。

9.一种存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，当所述计算机程序在计算机上运行时，使得所述计算机执行如权利要求1至7任一项所述的特征提取方法。

10.一种电子设备，包括处理器和存储器，所述存储器储存有计算机程序，其特征在于，所述处理器通过调用所述计算机程序，用于执行如权利要求1至7任一项所述的特征提取方法。