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申请/专利权人：航天宏图信息技术股份有限公司

摘要：本申请提供了一种针对任务的模型定制处理方法、装置、设备和介质，涉及任务处理技术领域，该方法包括：基于预先构建的意图理解集成模型将待处理任务分解为多个子任务，并基于不同子任务之间的关联性进行时序编码，确定子任务的执行顺序；针对每个子任务，根据模型粒度在模型库中搜索匹配相应的子任务模型；响应针对子任务模型的调参请求，对子任务模型进行定制处理，得到针对待处理任务的定制模型，以通过定制模型按照子任务的执行顺序对待处理任务进行处理。本申请在处理任务体量大、任务种类多的情况下，降低任务处理复杂度、简化神经网络参数，降低训练样本需求量，提升任务处理的效率同时降低计算时的内存消耗，提升了任务处理的准确性。

主权项：1.一种针对复杂任务的模型定制处理方法，其特征在于，包括：基于预先构建的意图理解集成模型将待处理任务分解为多个子任务，并基于不同子任务之间的关联性进行时序编码，确定子任务的执行顺序；所述预先构建的意图理解集成模型包括依次连接的：基于词向量特征构建的模型增强模块、基于长短期记忆网络和门控循环单元的深度双向循环神经网络构建的基本分类器，和多层感知机框架构建的组合输出模块；针对每个子任务，根据模型粒度在模型库中搜索匹配相应的子任务模型；响应针对子任务模型的调参请求，对所述子任务模型进行定制处理，生成针对待处理任务的定制模型，以通过所述定制模型按照子任务的执行顺序对待处理任务进行处理；基于预先构建的意图理解集成模型将待处理任务分解为多个子任务，包括：基于预先构建的意图理解集成模型、目标知识图谱和预设的分层规则将待处理任务分解为多个子任务；其中，所述目标知识图谱包括与待处理任务对应领域的知识图谱、与待处理任务相关领域的知识图谱；具体的，当获取针对任务的原始文本时，预先构建的意图理解集成模型对原始文本进行词向量和磁性特征提取，通过双向LSTM和双向GRU对词向量进行分类处理，并将分类处理后的结果和上述提取得到的磁性特征输入至两个多层感知机进行输出，以进行意图理解；其中，两个多层感知机分别为将双向LSTM输出和词性特征输入至第一多层感知机，将词性特征和双向GRU输出输入至第二多层感知机；通过上述意图理解处理，系统自动地将业务需求分类和分层级处理，通过分层任务分解将高级任务分解成一系列由模型执行的低级子任务。

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