[发明专利]已取消订单的判责方法、装置、计算机设备和存储介质

权利要求书

1.一种已取消订单的判责方法，其特征在于，包括：

获取已取消订单的判责数据，所述判责数据用于对所述已取消订单进行责任结果和原因判断；

通过判责网络模型的编码器对所述判责数据进行编码，得到多个特征向量；

通过所述判责网络模型的特征融合模块对所述多个特征向量进行特征融合，得到融合向量；

通过判责网络模型的解码器对所述融合向量进行解码，得到所述已取消订单的判责结果和判责原因。

2.根据权利要求1所述的已取消订单的判责方法，其特征在于，所述判责数据包括多种判责子数据，所述编码器包括多个子编码器，所述通过判责网络模型的编码器对所述判责数据进行编码，得到多个特征向量步骤，包括：

通过所述多个子编码器中的每个子编码器对所述多种判责子数据中对应的一种判责子数据进行编码，得到所述多个特征向量。

3.根据权利要求2所述的已取消订单的判责方法，其特征在于，所述判责数据包括订单信息、角色画像、声音信息以及车辆的行驶轨迹。

4.根据权利要求3所述的已取消订单的判责方法，其特征在于，当所述判责数据为声音信息时，所述通过判责网络模型的编码器对所述判责数据进行编码，得到多个特征向量步骤，包括：

将所述声音信息转化成文本信息；

获取所述文本信息中文字对应的文字标识、位置标识以及角色标识；

将所述文字标识、所述位置标识以及所述角色标识作为所述编码器的输入，得到处于预设位置的文字对应的输出向量，以作为所述特征向量。

5.根据权利要求1所述的已取消订单的判责方法，其特征在于，所述通过判责网络模型的编码器对所述判责数据进行编码，得到多个特征向量步骤之前，还包括：

获取训练文本；

对所述训练文本中的部分文字进行掩码处理或随机字替换处理，得到处理后的训练文本；

通过预测所述处理后的训练文本中经掩码处理的文字，训练所述判责网络模型中的所述编码器。

6.根据权利要求5所述的已取消订单的判责方法，其特征在于，所述获取训练文本步骤之后，还包括：

对所述训练文本进行标签标注，得到标注后的训练文本；

通过所述标注后的训练文本对所述判责网络模型进行调整。

7.根据权利要求1所述的已取消订单的判责方法，其特征在于，所述解码器包括二分类解码器和多标签分类解码器，所述通过判责网络模型的解码器对所述融合向量进行解码，得到所述已取消订单的判责结果和判责原因步骤，包括：

通过所述二分类解码器对所述融合向量进行解码，得到所述判责结果；以及

通过所述多标签分类解码器对所述融合向量进行解码，得到所述判责原因。

8.一种已取消订单的判责装置，其特征在于，所述装置包括：

判责数据获取模块，用于获取已取消订单的判责数据，所述判责数据用于对所述已取消订单进行责任结果和原因判断；

特征向量获取模块，用于通过判责网络模型的编码器对所述判责数据进行编码，得到多个特征向量；

融合向量获取模块，用于通过所述判责网络模型的特征融合模块对所述多个特征向量进行特征融合，得到融合向量；

判责模块，用于通过判责网络模型的解码器对所述融合向量进行解码，得到所述已取消订单的判责结果和判责原因。

9.一种计算机设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，其特征在于，所述处理器执行所述计算机程序时实现权利要求1至7中任一项所述方法的步骤。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于，所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1至7中任一项所述的方法的步骤。