[发明专利]自动生成正则表达式的方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种自动生成正则表达式的方法，其特征在于，包括：

获取新增意图的意图表达对应的候选正则表达式集合；

获取所述候选正则表达式集合中的候选正则表达式对于现有意图表达集合的第一命中矩阵；

获取所述候选正则表达式对于新增意图表达集合的第二命中矩阵；

确定所述候选正则表达式集合对应的初始变量矩阵和排序权重矩阵；其中，所述初始变量矩阵用于指示每一所述候选正则表达式对应的分数；所述排序权重矩阵用于指示每一所述候选正则表达式对应的优先级；

基于所述第一命中矩阵、所述第二命中矩阵、所述初始变量矩阵和所述排序权重矩阵，构造人工神经网络；其中，所述初始变量矩阵用于输入所述人工神经网络的第二层；所述第一命中矩阵、所述第二命中矩阵和所述排序权重矩阵用于设置所述人工神经网络的第二层和所述人工神经网络的第三层神经元节点之间的连接权重；

确定改变所述初始变量矩阵以使所述人工神经网络的损失函数符合损失条件时，将所述损失函数的值最小时对应的变量矩阵确定为所述人工神经网络的目标变量矩阵；

基于所述目标变量矩阵，从所述候选正则表达式中筛选出目标正则表达式。

2.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取所述候选正则表达式集合中的候选正则表达式对于现有意图表达集合的第一命中矩阵，包括：

获取所述现有意图表达集合中的所有第一意图表达的第一倒排索引；其中，所述第一倒排索引的第一键用于指示所述所有第一意图表达中的词，所述倒排索引的第一值用于指示所述所有第一意图表达中的意图表达；

基于所述第一倒排索引从所述所有第一意图表达中，筛选出包含所述候选正则表达式中的目标词的第一部分意图表达；

获取所述候选正则表达式对于所述第一部分意图表达的第一命中矩阵。

3.根据权利要求1中所述的方法，其特征在于，所述获取所述候选正则表达式对于新增意图表达集合的第二命中矩阵，包括：

获取所述新增意图表达集合中的所有第二意图表达的第二倒排索引；其中，所述第二倒排索引的第二键用于指示所述所有第二意图表达中的词，所述倒排索引的第二值用于指示所述所有第二意图表达中的意图表达；

基于所述第二倒排索引从所述所有第二意图表达中，筛选出包含所述候选正则表达式中的目标词的第二部分意图表达；

获取所述候选正则表达式对于所述第二部分意图表达的第二命中矩阵。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于所述第一命中矩阵、所述第二命中矩阵、所述初始变量矩阵和所述排序权重矩阵，构造人工神经网络，包括：

基于所述第一命中矩阵和所述初始变量矩阵，构造所述人工神经网络的第一网络部分；其中，所述人工神经网络的第一网络部分的第一层为所述人工神经网络的第二层，所述人工神经网络的第一网络部分的第二层为所述人工神经网络的第三层，所述初始变量矩阵用于输入所述人工神经网络的第一网络部分的第一层；

基于所述第二命中矩阵和所述初始变量矩阵，构造所述人工神经网络的第二网络部分；其中，所述人工神经网络的第二网络部分的第一层为所述人工神经网络的第二层，所述人工神经网络的第二网络部分的第二层为所述人工神经网络的第三层，所述初始变量矩阵用于输入所述人工神经网络的第二网络部分的第一层；

基于所述初始变量矩阵和所述排序权重矩阵，构造所述人工神经网络的第三网络部分；其中，所述人工神经网络的第三网络部分的第一层为所述人工神经网络的第二层，所述人工神经网络的第三网络部分的第二层为所述人工神经网络的第三层，所述初始变量矩阵用于输入所述人工神经网络的第三网络部分的第一层。