[发明专利]模型特征处理方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本发明公开了一种模型特征处理方法、装置、计算机设备和存储介质。其中，所述方法包括：通过经基础校验后的元数据和该发起的模型计算请求的请求类型，确定该领域建模中的处理器链，并依次执行该确定的处理器链上的处理器处理该读取数据，根据该经处理后的读取数据，将模型特征加工过程中所涉及数据的参数进行适配的转换加工，根据该经适配转换加工后的参数，调用该模型特征的底层预测模型标记语言模型，以及执行该调用的底层预测模型标记语言模型得到执行结果。通过上述方式，能够实现提高模型特征加工过程中所涉及数据的处理效率。

技术领域

本发明涉及模型特征处理技术领域，特别是涉及一种模型特征处理方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

现有的模型特征处理方案，一般是采用直接处理的方式，由业务模型计算请求后，先对元数据进行校验，然后按一定次序依次对参数进行解析，直至所有参数处理完整后，进行加工处理，调用模型计算。

然而，现有的模型特征处理方案，由于数据参数的交叉性，很多模型特征加工过程中所涉及数据需要多次重复获取，导致该数据处理效率低下。

发明内容

有鉴于此，本发明的目的在于提出一种模型特征处理方法、装置、计算机设备和存储介质，能够实现提高模型特征加工过程中所涉及数据的处理效率。

根据本发明的一个方面，提供一种模型特征处理方法，所述方法应用于责任链路模式的模型系统，所述方法包括：将模型特征加工过程中所涉及数据进行领域建模；其中，所述领域建模包括数据读取组和处理器链两种领域数据；将所述领域建模封装成基于责任链路模式的流式处理器；在业务系统发起模型计算请求时，从所述领域建模中依次读取出所需共享的读取数据，并将所述读取数据存储到所述流式处理器的上下文中；通过经基础校验后的元数据和所述发起的模型计算请求的请求类型，确定所述领域建模中的处理器链，并依次执行所述确定的处理器链上的处理器处理所述读取数据；根据所述经处理后的读取数据，将模型特征加工过程中所涉及数据的参数进行适配的转换加工；根据所述经适配转换加工后的参数，调用所述模型特征的底层预测模型标记语言模型；执行所述调用的底层预测模型标记语言模型得到执行结果，完成对模型特征的加工。

其中，所述将模型特征加工过程中所涉及数据进行领域建模，包括：从模型特征加工过程中所涉及数据中提炼出数据读取组和处理器链两种领域数据，将所述提炼出的数据读取组和处理器链两种领域数据进行领域建模。

其中，所述在业务系统发起模型计算请求时，从所述领域建模中依次读取出所需共享的读取数据，并将所述读取数据存储到所述流式处理器的上下文中，包括：在业务系统发起模型计算请求时，对元数据进行基础校验，和通过所述进行基础校验后的元数据和所述发起的模型计算请求的请求类型，确定所述领域建模中的数据读取组，和从所述确定的数据读取组中依次读取出所需共享的读取数据，并将所述读取数据存储到所述流式处理器的上下文中。

其中，在所述执行所述调用的底层预测模型标记语言模型得到执行结果，完成对模型特征的加工之后，还包括：记录所述得到的执行结果。