[发明专利]业务特征数据处理、文本生成方法、装置及电子设备

权利要求书

1.一种业务特征数据处理方法，包括：

获取样本用户的业务特征数据；

利用所述业务特征数据运行利用专家规则构建的推导路径以得到所述业务特征数据命中的目标推导路径；

对所述业务特征数据和目标推导路径进行编码以得到向量序列；

利用所述向量序列训练文本生成模型，以便利用所述文本生成模型对目标用户进行文本描述；

其中，所述业务特征数据为至少一种业务特征的特征值，所述特征值为纯数值类型，所述获取样本用户的业务特征数据，包括：

按照所述至少一种业务特征在表格中的存储位置，从所述表格中依次提取对应的所述特征值。

2.如权利要求1所述的方法，利用所述业务特征数据运行利用专家规则构建的推导路径以得到所述业务特征数据命中的目标推导路径，包括：

获取包含至少一个所述推导路径的逻辑图谱；

利用所述业务特征数据运行所述逻辑图谱，以得到所述业务特征数据命中的所述逻辑图谱中的至少一个所述目标推导路径。

3.如权利要求2所述的方法，获取包含至少一个推导路径的逻辑图谱，包括：

在获取到所述业务特征数据时，触发从数据库提取所述逻辑图谱。

4.如权利要求1所述的方法，对所述业务特征数据和目标推导路径进行编码以得到向量序列，包括：

对所述目标推导路径包含的所述专家规则配置节点标识，对所述专家规则在所述目标推导路径中的位置配置位置标识；

对所述节点标识和位置标识进行编码。

5.如权利要求4所述的方法，当所述目标推导路径包含至少两个专家规则时，对所述业务特征数据和目标推导路径进行编码以得到向量序列，还包括：

在所述至少两个所述专家规则之间配置起止标识；

还对所述起止标识进行编码。

6.如权利要求1所述的方法，对所述业务特征数据和目标推导路径进行编码以得到向量序列，包括：

将所述业务特征数据和目标推导路径配置不同的类型标识；

在对所述业务特征数据和目标推导路径进行编码时，还对所述类型标识进行编码以得到所述向量序列。

7.如权利要求1所述的方法，利用所述向量序列训练文本生成模型，包括：

利用所述向量序列训练基于注意力模型构建的文本生成模型。

8.如权利要求7所述的方法，所述文本生成模型还包括第一层解码器和第二层解码器，则利用所述向量序列训练基于注意力模型构建的文本生成模型，包括：

利用所述向量序列的平均值、所述第二层解码器在第一时刻输出的文本信息和第二隐藏状态向量运行所述第一层解码器以得到第一隐藏状态向量；

利用所述第一隐藏状态向量和所述向量序列包含的对应第二时刻的向量元素运行注意力模型以得到所述注意力模型分配的权重系数，所述第二时刻为与所述第一时刻相邻的时序在后的时刻；

利用所述第一隐藏状态向量和所述权重系数运行所述第二层解码器以得到所述第二层解码器在所述第二时刻输出的文本信息和第二隐藏状态向量。

9.一种文本生成方法，包括：

接收目标用户的业务特征数据；

利用所述业务特征数据运行利用专家规则构建的推导路径以得到所述业务特征数据命中的目标推导路径；

对所述业务特征数据和目标推导路径进行编码以得到向量序列；

利用所述向量序列运行文本生成模型以生成对所述目标用户进行文本描述的目标文本；

其中，所述业务特征数据为至少一种业务特征的特征值，所述特征值为纯数值类型。

10.如权利要求9所述的方法，利用所述业务特征数据运行利用专家规则构建的推导路径以得到所述业务特征数据命中的目标推导路径，包括：

获取包含至少一个推导路径的逻辑图谱；

利用所述业务特征数据运行所述逻辑图谱，以得到所述业务特征数据命中的所述逻辑图谱中的至少一个所述目标推导路径。