[发明专利]数据处理方法、装置、服务器和存储介质

权利要求书

1.一种数据处理方法，其特征在于，包括：

获取数据序列，所述数据序列包括多个数据片段；

基于所述数据片段的前一数据片段，预测所述数据片段对应的正向向量，所述前一数据片段为前一位数据片段；

基于所述数据片段的后一数据片段，预测所述数据片段对应的反向向量，所述后一数据片段为后一位数据片段；

对所述正向向量和反向向量进行向量合并处理，得到所述数据片段对应的局部拼接向量；

对所述局部拼接向量进行向量分析处理，得到所述数据片段的局部数据分析结果；

基于所述局部数据分析结果确定所述数据序列的全局数据处理结果。

2.如权利要求1所述的数据处理方法，其特征在于，基于所述数据片段的前一数据片段，预测所述数据片段对应的正向向量，包括：

对所述数据片段进行语义提取处理，得到所述数据片段对应的语义向量；

采用正向预测模型，根据所述数据片段对应的语义向量和所述数据片段对应的前一数据片段预测所述数据片段对应的正向向量，所述正向预测模型由预设正向预测模型训练而成；

所述基于所述数据片段的后一数据片段，预测所述数据片段对应的反向向量，包括：

采用反向预测模型，根据所述数据片段对应的语义向量和所述数据片段对应的后一数据片段预测所述数据片段对应的反向向量，所述反向预测模型由预设反向预测模型训练而成。

3.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述正向预测模型包括正向输入层、正向隐藏层和正向输出层，采用正向预测模型，根据所述数据片段对应的语义向量和所述数据片段对应的前一数据片段预测所述数据片段对应的正向向量，包括：

在正向输入层对所述语义向量进行第一次加权处理，得到所述数据片段的输入向量；

在正向隐藏层确定所述前一数据片段对应的隐藏向量，以及，对所述数据片段的输入向量、前一数据片段对应的隐藏向量进行第二次加权处理，得到所述数据片段对应的隐藏向量；

在正向输出层对所述数据片段对应的隐藏向量进行第三次加权处理，得到所述数据片段对应的正向向量。

4.如权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，在正向隐藏层确定所述前一数据片段对应的隐藏向量，以及，对所述数据片段的输入向量、前一数据片段对应的隐藏向量进行第二次加权处理，得到所述数据片段对应的隐藏向量，包括：

确定所述前一数据片段对应的隐藏向量；

对所述前一数据片段对应的隐藏向量、数据片段的输入向量进行加权求和，得到所述数据片段对应的隐藏向量。

5.如权利要求3所述的数据处理方法，其特征在于，在正向隐藏层确定所述前一数据片段对应的隐藏向量，以及，对所述数据片段的输入向量、前一数据片段对应的隐藏向量进行第二次加权处理，得到所述数据片段对应的隐藏向量，包括：

确定所述前一数据片段对应的隐藏向量，以及所述隐藏层上一时刻的层状态；

跟据所述前一数据片段对应的隐藏向量、数据片段的输入向量、隐藏层上一时刻的层状态更新隐藏层当前时刻的层状态；

根据所述隐藏层当前时刻的层状态和前一数据片段对应的隐藏向量，计算所述数据片段对应的隐藏向量。

6.如权利要求2所述的数据处理方法，其特征在于，所述反向预测模型包括反向输入层、反向隐藏层和反向输出层，采用反向预测模型，根据所述数据片段对应的语义向量和所述数据片段对应的后一数据片段预测所述数据片段对应的反向向量，包括：

在反向输入层对所述语义向量进行第一次加权处理，得到所述数据片段的输入向量；

在反向隐藏层确定所述后一数据片段对应的隐藏向量，以及，对所述数据片段的输入向量、后一数据片段对应的隐藏向量进行第二次加权处理，得到所述数据片段对应的隐藏向量；

在反向输出层对所述数据片段对应的隐藏向量进行第三次加权处理，得到所述数据片段对应的反向向量。