[发明专利]一种信息处理方法、装置、电子设备以及存储介质

说明书

本申请提供一种信息处理方法、装置、电子设备以及存储介质，所述信息处理方法，包括：获得服务查询信息；对服务查询信息进行分词处理，获得分词处理后的服务查询信息，分词处理后的服务查询信息包括用于表示服务查询信息完整语句的特殊符号和服务查询信息中的每个词；获得分词处理后的服务查询信息对应的服务查询信息目标向量集，服务查询信息目标向量集包括特殊符号对应的目标向量和每个词对应的目标向量；如果对服务查询信息执行句子粒度处理任务，则根据特殊符号对应的目标向量对服务查询信息执行句子粒度处理任务；如果对服务查询信息执行词粒度处理任务，则根据每个词对应的目标向量对服务查询信息执行词粒度处理任务。

技术领域

本申请涉及信息处理领域，具体涉及一种信息处理方法、装置、电子设备以及存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展，越来越多的应用领域大量使用机器学习模型对任务进行处理。

现有技术中，搜索引擎对用户的输入的查询信息进行理解时，除了对所述查询信息进行最基本的纠错、改写以及分词之外，还会执行其他任务，例如：意图识别、类目预测、查询信息中词的紧密度计算等。一般来说，上述每一种任务都对应一个单独的机器学习模型，在具体的任务执行时，需要将所述查询信息分别输入不同任务对应的机器学习模型以完成相应的任务。然而，这种做法任务量大，且需要大量的重复计算。

因此，在对用户输入的查询信息进行理解时，如何减少任务量，避免大量重复计算成为本领域亟需解决的问题。

发明内容

为了解决上述技术问题，本申请提供一种信息处理方法、装置、电子设备以及存储介质。

本申请提供的信息处理方法，包括：获得服务查询信息；对所述服务查询信息进行分词处理，获得分词处理后的服务查询信息，所述分词处理后的服务查询信息包括用于表示所述服务查询信息完整语句的特殊符号和所述服务查询信息中的每个词；获得所述分词处理后的服务查询信息对应的服务查询信息目标向量集，所述服务查询信息目标向量集包括所述特殊符号对应的目标向量和所述每个词对应的目标向量；如果对所述服务查询信息执行句子粒度处理任务，则根据所述特殊符号对应的目标向量对所述服务查询信息执行句子粒度处理任务；如果对所述服务查询信息执行词粒度处理任务，则根据所述每个词对应的目标向量对所述服务查询信息执行词粒度处理任务。

可选的，所述获得所述分词处理后的服务查询信息对应的服务查询信息目标向量集，包括：将所述分词处理后的服务查询信息输入到用于输出向量集的特征抽取网络模型，获得所述分词处理后的服务查询信息对应的服务查询信息目标向量集。

可选的，所述获得所述分词处理后的服务查询信息对应的服务查询信息目标向量集，包括：获得所述分词处理后的服务查询信息对应的服务查询信息初始向量集，所述服务查询信息初始向量集包括所述特殊符号对应的初始向量和所述每个词对应的初始向量，所述每个词对应的初始向量是上下文无关的向量；根据所述服务查询信息初始向量集获得所述服务查询信息目标向量集，所述每个词对应的目标向量是具有上下文关系的向量。

可选的，所述根据所述服务查询信息初始向量集获得所述服务查询信息目标向量集，包括：将所述服务查询信息初始向量集输入到堆叠的Transformer编码器层，获得所述服务查询信息目标向量集。

可选的，所述句子粒度处理任务包括意图识别任务；所述根据所述特殊符号对应的目标向量对所述服务查询信息执行句子粒度处理任务，包括：将所述特殊符号对应的目标向量输入到用于识别意图的意图分类模型中，获得针对所述服务查询信息的目标意图信息。

可选的，所述针对所述服务查询信息的目标意图信息包括以下至少一种信息：店铺意图信息；菜品意图信息；服务类目意图信息；地址意图信息。