[发明专利]训练数据生成方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种训练数据生成方法，其特征在于，包括：

获取目标应用场景对应的待处理图文数据，所述待处理图文数据包括待处理图像和待处理文本；

采用所述目标应用场景对应的目标图像处理模型，对所述待处理图像进行图像特征提取，获取所述待处理图像特征向量；

采用所述目标应用场景对应的目标语言处理模型，对所述待处理文本进行文本特征提取，获取所述待处理文本特征向量；

对所述待处理图像特征向量和所述待处理文本特征向量进行特征融合处理，获取所述待处理图文数据对应的融合特征向量；

根据所述待处理图文数据和所述融合特征向量，获取模型训练数据。

2.如权利要求1所述的训练数据生成方法，其特征在于，所述对所述待处理图像特征向量和所述待处理文本特征向量进行特征融合处理，获取所述待处理图文数据对应的融合特征向量，包括：

对所述待处理图像特征向量和所述待处理文本特征向量进行乘积运算，获取乘积特征向量；

对所述待处理图像特征向量和所述待处理文本特征向量进行差值运算，获取差值特征向量；

对所述待处理图像特征向量、所述待处理文本特征向量、所述乘积特征向量和所述差值特征向量进行拼接处理，获取所述待处理图像特征向量和所述待处理文本特征向量对应的所述融合特征向量。

3.如权利要求1所述的训练数据生成方法，其特征在于，在所述获取待处理图文数据之前，所述训练数据生成方法还包括：

从所述目标应用场景对应的应用场景图像库中，获取至少两个第一训练图像；

对所述第一训练图像进行数据增强处理，获取第二训练图像；

对所述第一训练图像和所述第二训练图像进行图像特征提取，获取第一图像特征向量和第二图像特征向量；

将所述第一图像特征向量和所述第二图像特征向量输入图像处理模型，获取所述目标应用场景对应的目标图像处理模型。

4.如权利要求3所述的训练数据生成方法，其特征在于，所述对所述第一训练图像和所述第二训练图像进行特征提取处理，获取第一图像特征向量和第二图像特征向量，包括：

对所述第一训练图像和所述第二训练图像进行图像特征提取，获取第一原始图像向量和第二原始图像向量；

对所述第一原始图像向量和所述第二原始图像向量进行非线性变换处理，获取所述第一图像特征向量和所述第二图像特征向量。

5.如权利要求1所述的训练数据生成方法，其特征在于，在所述获取待处理图文数据，所述待处理图文数据包括待处理图像和待处理文本之前，所述训练数据生成方法还包括：

从所述目标应用场景对应的应用场景语料库中，获取至少两个第一训练文本；

对所述第一训练文本进行数据增强处理，获取第二训练文本；

对所述第一训练文本和所述第二训练文本进行编码处理，获取第一文本特征向量和第二文本特征向量；

将所述第一文本特征向量和所述第二文本特征向量输入语言处理模型，获取目标语言处理模型。

6.如权利要求5所述的训练数据生成方法，其特征在于，所述对所述第一训练文本进行数据增强处理，获取第二训练文本，包括：

对所述第一训练文本进行数据增强，获取至少两个增强训练文本；

对所述第一训练文本和所述至少两个增强训练文本进行余弦相似度计算，获取至少两个余弦相似度；

对至少两个所述余弦相似度进行筛选处理，获取最大余弦相似度对应的第二训练文本。