[发明专利]数据的处理方法、模型的训练方法、装置和设备

权利要求书

1.一种数据的处理方法，其特征在于，包括：

获取待处理数据；

确定与所述待处理数据相对应的至少一个第一参考数据和至少一个第二参考数据，所述至少一个第一参考数据与所述待处理数据的相似度大于或等于预设阈值，所述至少一个第二参考数据与所述待处理数据的相似度小于预设阈值；

根据所述至少一个第一参考数据和所述至少一个第二参考数据，确定与所述待处理数据相对应的目标数据对象。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在获得待处理数据之后，所述方法还包括：

将所述待处理数据划分为多个数据片段；

对每个数据片段进行标记，获得与所述数据片段相对应的片段标识信息。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述片段标识信息包括以下至少之一：属性标识信息、词性和句法结构的标识信息、词组标识信息。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，

所述属性标识信息的优先级高于所述词性和句法结构的标识信息的优先级；

所述词性和句法结构的标识信息高于所述词组标识信息的优先级。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，对每个数据片段进行标记，获得与所述数据片段相对应的片段标识信息，包括：

在所述数据片段标记为属性标识信息时，则确定与所述数据片段相对应的片段标识信息为属性标识信息；或者，

在所述数据片段标记不是属性标识信息时，则将所述数据片段拆分为数据词组，并对所述数据词组进行标记。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，对所述数据词组进行标记，包括：

在所述数据词组标记为词性和句法结构的标识信息时，则确定与所述数据词组相对应的片段标识信息为词性和句法结构的标识信息；或者，

在所述数据词组标记不是词性和句法结构的标识信息时，则确定与所述数据词组相对应的片段标识信息为词组标识信息。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述至少一个第二参考数据包括以下至少之一：负参考数据和无关参考数据。

8.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，根据所述至少一个第一参考数据和所述至少一个第二参考数据，确定与所述待处理数据相对应的目标数据对象，包括：

利用所述至少一个第一参考数据对所述待处理数据的至少部分数据进行替换，获得与所述待处理数据相对应的至少一个第一数据；

利用所述至少一个第二参考数据对所述待处理数据的至少部分数据进行替换，获得与所述待处理数据相对应的至少一个第二数据；

根据所述至少一个第一数据和至少一个第二数据，确定与所述待处理数据相对应的目标数据对象。

9.根据权利要求8所述的方法，其特征在于，利用所述至少一个第一参考数据对所述待处理数据的至少部分数据进行替换，获得与所述待处理数据相对应的至少一个第一数据，包括：

获取与所述待处理数据相对应的第一替换策略信息；

基于所述第一替换策略信息，利用所述至少一个第一参考数据对所述待处理数据中的至少部分进行替换，获得所述至少一个第一数据。

10.根据权利要求9所述的方法，其特征在于，所述第一替换策略信息包括以下至少之一：

所述属性标识信息所对应的替换优先级高于所述词性和句法结构的标识信息所对应的替换优先级；

所述词性和句法结构的标识信息所对应的替换优先级高于所述词组标识信息所对应的替换优先级；

所述待处理数据中替换数据的比例信息。