[发明专利]信息处理方法、装置及电子设备

说明书

本申请公开了一种信息处理方法、装置及电子设备，通过获取由具有关联关系的节点组成的第一信息；将第一信息转换为特定信息格式的目标信息，以使得所述评价模型对所述目标信息进行处理，获得与所述第一信息对应的评价信息，并输出所述评价信息。实现了可以通过评价模型对不同的节点组成的信息进行有效评价，并且可以对信息进行格式转换，也实现了能够处理不同格式的信息，提升了处理设备对信息进行评价处理的处理效率和精度。

技术领域

本申请涉及信息处理技术领域，更具体的说是涉及一种信息处理方法、装置及电子设备。

背景技术

随着信息技术的发展，智能设备能够越多越多地辅助用户的生活和学习，因此，运维人员会将越来越多的流程序列添加到智能设备中，以便于其能够产生更多的智能应用。

但是，在现有技术中无法有效地对添加的流程序列进行评价，更多的是依靠人为进行评价，并且由于不同流程序列对应的编写语言不同，造成无法利用统一的方式进行评价处理，使得现有技术中利用处理设备对流程序列进行评价的效率较低且精准度不高。

发明内容

有鉴于此，本申请提供如下技术方案：

一种信息处理方法，包括：

获取第一信息，所述第一信息由具有关联关系的节点组成；

依据特定信息格式的转换条件，将所述第一信息转换为目标信息；

利用预创建的评价模型对所述目标信息进行处理，获得与所述第一信息对应的评价信息，其中，所述评价模型为通过样本信息训练获得的神经网络模型，所述样本信息为日志数据转换得到的，所述日志数据的节点与所述第一信息的节点具有特定对应关系；

输出所述评价信息。

可选地，所述方法还包括训练所述评价模型，包括：

将获取到的日志数据，依据特定信息格式的转换条件转换为样本信息；

确定所述样本信息中每个样本信息对应的评价信息；

基于所述样本信息以及每个样本信息对应的评价信息，训练神经网络模型得到评价模型。

可选地，所述方法还包括：

按照特定拆分条件对所述第一信息进行节点拆分，得到拆分后的节点，所述特征拆分条件表征拆分后的每个节点能够实现第一信息部分信息的功能；

对拆后的节点进行类型统计，将同一类型的节点进行归类，得到所述第一信息的多个节点。

可选地，所述依据特定信息格式的转换条件，将所述第一信息转换为目标信息，包括：

为第一信息的每个节点匹配与特定信息格式对应的节点标签；

依据所述节点标签，生成目标信息。

可选地，所述基于所述样本信息以及每个样本信息对应的评价信息，训练神经网络模型得到评价模型，包括：

确定每个样本信息的节点标签；

确定所述样本信息的每个节点标签对应的评价信息；

基于所述样本信息、节点标签以及每个节点标签对应的评价信息，训练神经网络模型得到评价模型。

可选地，所述方法还包括：

利用预创建的评价模型对所述第一信息进行节点分级评价，获得目标节点，所述目标节点为根据所述预创建的评价模型确定出的第一信息中的关键节点；

输出所述目标节点，以使得能够获得与所述目标节点相匹配的信息，来更新所述第一信息。

可选地，所述将所述第一信息转换为特定信息格式的目标信息，包括：