[发明专利]一种物联网终端信息提取方法、装置、设备和存储介质在审

专利信息
申请号: 202110162802.2 申请日: 2021-02-05
公开(公告)号: CN112800043A 公开(公告)日: 2021-05-14
发明(设计)人: 彭世裕;赵一衡;凌宏喜;曹雄;杨学刚;邱卉 申请(专利权)人: 凯通科技股份有限公司
主分类号: G06F16/215 分类号: G06F16/215;G06F16/23;G06F16/903;G06F16/906;G06N3/04;G06N3/08;G16Y10/75;G16Y40/20
代理公司: 北京集佳知识产权代理有限公司 11227 代理人: 郭帅
地址: 510663 广东省广州市萝岗*** 国省代码: 广东;44
权利要求书: 查看更多 说明书: 查看更多
摘要:
搜索关键词: 一种 联网 终端 信息 提取 方法 装置 设备 存储 介质
【权利要求书】:

1.一种物联网终端信息提取方法,其特征在于,应用于服务器,所述服务器与客户端通信连接,所述方法包括:

获取所述客户端对应的用户代理信息;

将所述用户代理信息输入到预设的目标信息提取模型;其中,所述目标信息提取模型包括编码部分和解码部分;

通过所述编码部分提取所述用户代理信息中的输出信息和隐藏层信息;

当接收到所述客户端发送的开始标志时,通过所述解码部分根据所述开始标志、所述输出信息和所述隐藏层信息,生成多个待拼接信息;

拼接多个所述待拼接信息,生成物联网终端信息并返回到所述客户端。

2.根据权利要求1所述的物联网终端信息提取方法,其特征在于,所述编码部分包括数据预处理组件和第一循环神经网络,所述通过所述编码部分提取所述用户代理信息中的输出信息和隐藏层信息的步骤,包括:

通过所述数据预处理组件对所述用户代理信息执行数据预处理操作,得到待提取向量;

将所述待提取向量输入到所述第一循环神经网络,得到输出信息和隐藏层信息。

3.根据权利要求2所述的物联网终端信息提取方法,其特征在于,所述数据预处理组件包括数据清洗层和词嵌入层,所述通过所述数据预处理组件对所述用户代理信息执行数据预处理操作,得到待提取向量的步骤,包括:

通过所述数据清洗层对所述用户代理信息执行数据清洗,生成清洗数据;

通过所述词嵌入层将所述清洗数据转换为待提取向量。

4.根据权利要求1所述的物联网终端信息提取方法,其特征在于,所述解码部分包括注意力组件和第二循环神经网络,所述当接收到所述客户端发送的开始标志时,通过所述解码部分根据所述开始标志、所述输出信息和所述隐藏层信息,生成多个待拼接信息的步骤,包括:

当接收到所述客户端发送的开始标志时,通过所述注意力组件拼接所述开始标志和所述隐藏层信息并进行线性变换,生成变换信息;

通过所述注意力组件根据所述变换信息和所述输出信息的內积结果,确定与所述用户代理信息对应的注意力信息;

将所述注意力信息输入到所述第二循环神经网络,得到中间信息和循环隐藏层信息;

将所述输出信息和所述开始标志更新为所述中间信息,将所述隐藏层信息更新为所述循环隐藏层信息,跳转执行所述通过所述注意力组件拼接所述开始标志和所述隐藏层信息并进行线性变换,生成变换信息的步骤,直至得到预定数量的所述中间信息;

提取全部所述中间信息,得到多个待拼接信息。

5.根据权利要求1所述的物联网终端信息提取方法,其特征在于,还包括:

获取训练数据;

采用所述训练数据训练预设的初始信息提取模型,得到目标信息提取模型。

6.根据权利要求5所述的物联网终端信息提取方法,其特征在于,所述采用所述训练数据训练预设的初始信息提取模型,得到目标信息提取模型的步骤,包括:

将所述训练数据输入到所述预设的初始信息提取模型,得到提取信息及其分类概率;

根据所述提取信息和所述分类概率,构建损失函数并计算损失值;

若所述损失值大于预设阈值,则生成所述目标信息提取模型。

7.根据权利要求6所述的物联网终端信息提取方法,其特征在于,还包括:

若所述损失函数小于所述预设阈值,则采用梯度下降法调整所述初始信息提取模型的模型参数;

跳转执行所述将所述训练数据输入到所述预设的初始信息提取模型,得到提取信息及其分类概率的步骤,直至所述损失函数大于所述预设阈值,得到所述目标信息提取模型。

下载完整专利技术内容需要扣除积分,VIP会员可以免费下载。

该专利技术资料仅供研究查看技术是否侵权等信息,商用须获得专利权人授权。该专利全部权利属于凯通科技股份有限公司,未经凯通科技股份有限公司许可,擅自商用是侵权行为。如果您想购买此专利、获得商业授权和技术合作,请联系【客服

本文链接:http://www.vipzhuanli.com/pat/books/202110162802.2/1.html,转载请声明来源钻瓜专利网。

×

专利文献下载

说明:

1、专利原文基于中国国家知识产权局专利说明书;

2、支持发明专利 、实用新型专利、外观设计专利(升级中);

3、专利数据每周两次同步更新,支持Adobe PDF格式;

4、内容包括专利技术的结构示意图流程工艺图技术构造图

5、已全新升级为极速版,下载速度显著提升!欢迎使用!

请您登陆后,进行下载,点击【登陆】 【注册】

关于我们 寻求报道 投稿须知 广告合作 版权声明 网站地图 友情链接 企业标识 联系我们

钻瓜专利网在线咨询

周一至周五 9:00-18:00

咨询在线客服咨询在线客服
tel code back_top