[发明专利]信息处理方法、装置、电子设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种信息处理方法，其特征在于，包括：

响应于针对目标商户的下单请求，获取所述目标商户的商户订单信息；

对所述商户订单信息进行特征提取，得到商户订单特征；

基于所述商户订单特征，通过预先训练好的神经网络模型得到所述商户履约压力，所述商户履约压力与商户及时备餐完成的能力成反比；

基于所述商户履约压力，生成所述下单请求的反馈信息。

2.根据权利要求1所述的信息处理方法，其特征在于，所述对所述商户订单信息进行特征提取，得到商户订单特征，包括：

根据所述商户订单信息，确定订单特征序列；

基于自注意力机制，生成所述订单特征序列对应的所述商户订单特征。

3.根据权利要求2所述的信息处理方法，其特征在于，获取商户订单信息，包括：

获取预定时间内的商户订单信息；

所述根据所述商户订单信息，确定订单特征序列，包括：

在预定时间内的商户订单信息中确定预定订单数量的订单信息；

基于所述预定订单数量的订单信息，确定所述订单特征序列。

4.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述预定订单数量的订单信息，确定所述订单特征序列，包括以下至少一项：

若预定时间内的商户订单信息中的实际订单数量不小于所述预定订单数量，则基于最新的预定订单数量的订单信息，确定所述订单特征序列；

若在预定时间内的商户订单信息中实际订单数量小于所述预定订单数量，则使用默认订单特征将订单数量填充为预定订单数量，并根据所述实际订单数量的订单信息和所述默认订单特征，确定所述订单特征序列。

5.根据权利要求3所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述预定订单数量的订单信息，确定所述订单特征序列，包括：

基于所述预定订单数量的订单信息，确定所述预定订单数量的订单特征；

将所述预定订单数量的订单特征按照预定顺序进行排列，得到所述订单特征序列。

6.根据权利要求1-5中任一项所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述商户订单特征，通过预先训练好的神经网络模型得到所述商户履约压力，包括：

基于所述商户订单特征，通过预先训练好的多任务学习网络得到所述商户履约压力，所述多任务学习网络包括多个专家网络，每个专家网络用于预测商户出现一种履约困难的压力概率。

7.根据权利要求6所述的信息处理方法，其特征在于，所述基于所述商户订单特征，通过预先训练好的多任务学习网络得到所述商户履约压力，包括：

基于所述商户订单特征，通过预先训练好的多任务学习网络得到各个专家网络对应的候选商户履约压力；

将各个候选商户履约压力中的至少一个候选商户履约压力确定为所述商户履约压力。

8.一种信息处理装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于响应于针对目标商户的下单请求，获取所述目标商户的商户订单信息；

特征提取模块，用于对所述商户订单信息进行特征提取，得到商户订单特征；

确定模块，用于基于所述商户订单特征，通过预先训练好的神经网络模型得到所述商户履约压力，所述商户履约压力与商户及时备餐完成的能力成反比；

生成模块，用于基于所述商户履约压力，生成所述下单请求的反馈信息。

9.一种电子设备，其特征在于，所述电子设备包括：

处理器和存储器，所述存储器存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至7中任一所述的方法。

10.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机存储介质存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现权利要求1至7中任一所述的方法。