基于模型的信息生成方法、装置、计算机设备和存储介质制造方法及图纸

本申请涉及人工智能技术领域，提供一种基于模型的信息生成方法、装置、计算机设备和存储介质，方法包括：当接收到目标用户输入的产品需求文档时，从第一实体提取模型中确定目标实体提取模型；通过目标实体提取模型获取与产品需求文档对应的目标关键实体；基于目标关键实体对预设的知识图谱进行查询处理，从知识图谱中查询出与目标关键实体对应的目标规范标签；基于目标规范标签以及预设的信息模板生成对应的建议信息；展示建议信息。通过本申请能够速准确地生成编写架构文档所对应的目标规范标签，有利于提高架构文档的生成效率。本申请还可以应用于区块链领域，上述目标规范标签等数据可以存储于区块链上。等数据可以存储于区块链上。等数据可以存储于区块链上。

【技术实现步骤摘要】
基于模型的信息生成方法、装置、计算机设备和存储介质


[0001]本申请涉及人工智能
，具体涉及一种基于模型的信息生成方法、装置、计算机设备和存储介质。

技术介绍

[0002]目前大规模分布式软件系统复杂度高，变化快，可用性，性能等要求高，需要在架构评审方面有严格的执行制度，比如有明确的架构规范，有架构预审，架构文档编写，架构评审，架构检视等流程。但实际操作过程中，由于开发人员对架构规范的理解不够完整深入，往往需要咨询架构师才能知道编写的架构文档应该覆盖架构规范中的哪些内容项，进而根据得到的咨询信息来编写相应的架构文档。由于开发人员在编写架构文档的过程中需要频繁咨询架构师，使得需要耗费大量的人力时间，从而导致架构文档的生成效率较慢。

技术实现思路

[0003]本申请的主要目的为提供一种基于模型的信息生成方法、装置、计算机设备和存储介质，旨在解决现有由于开发人员在编写架构文档的过程中需要频繁咨询架构师，使得需要耗费大量的人力时间，从而导致架构文档的生成效率较慢的技术问题。
[0004]本申请提出一种基于模型的信息生成方法，所述方法包括步骤：
[0005]判断是否接收到目标用户输入的产品需求文档；
[0006]若是，从预先训练好的预设数量的第一实体提取模型中确定出目标实体提取模型；其中，每一个所述第一实体提取模型分别是基于各自不同的训练样本集进行训练获得的，所述训练样本集的数量等于所述预设数量；
[0007]将所述产品需求文档输入至所述目标实体提取模型中，通过所述目标实体提取模型获取与所述产品需求文档对应的目标关键实体；其中，所述目标关键实体的数量包括多个；
[0008]基于所述目标关键实体对预设的知识图谱进行查询处理，从所述知识图谱中查询出与所述目标关键实体对应的目标规范标签；
[0009]基于所述目标规范标签以及预设的信息模板生成对应的建议信息；
[0010]展示所述建议信息。
[0011]可选地，所述从预先训练好的预设数量的第一实体提取模型中确定出目标实体提取模型的步骤，包括：
[0012]获取预设数量的所述第一实体提取模型；
[0013]获取预设的内存信息，并从预设的数量映射表中查询出与所述内存信息对应的指定数量；
[0014]判断所述指定数量是否小于所述预设数量；
[0015]若是，按照预设规则从所述第一实体提取模型中筛选出与所述指定数量相同的模型，得到所述目标实体提取模型；
[0016]所述将所述产品需求文档输入至所述目标实体提取模型中，通过所述目标实体提取模型获取与所述产品需求文档对应的目标关键实体的步骤，包括：
[0017]将所述产品需求文档分别输入至各所述目标实体提取模型中，获取各所述目标实体提取模型分别输出的对应的第一关键实体；
[0018]对所有所述第一关键实体进行合并处理，得到对应的第二关键实体；
[0019]对所述第二关键实体进行去重处理，得到所述目标关键实体。
[0020]可选地，所述按照预设规则从所述第一实体提取模型中筛选出与所述指定数量相同的模型，得到所述目标实体提取模型的步骤，包括：
[0021]基于预设的第一验证样本集生成各所述第一实体提取模型的第一模型处理时间；
[0022]基于所述第一验证样本集获取各所述第一实体提取模型的第一处理准确率；
[0023]获取与所述第一模型处理时间对应的第一权重，以及获取与所述第一处理准确率对应的第二权重；
[0024]基于各所述第一实体提取模型的第一模型处理时间与第一处理准确率、所述第一权重以及所述第二权重，计算生成各所述第一实体提取模型的处理得分；
[0025]按照所述处理得分的数值从大到小的顺序进行排序得到对应的排序结果；
[0026]从所述排序结果中排序第一的处理得分开始，依次获取与所述指定数量相同的多个目标处理得分；
[0027]从所述第一实体提取模型中筛选出与各所述目标处理得分分别对应的模型，得到所述目标实体提取模型。
[0028]可选地，所述从预先训练好的预设数量的第一实体提取模型中确定出目标实体提取模型的步骤，包括：
[0029]获取预设数量的所述第一实体提取模型，并基于预设的第二验证样本集获取各所述第一实体提取模型的第二处理准确率；
[0030]从所有所述第一实体提取模型中筛选出第二处理准确率大于预设准确率阈值的第二实体提取模型；
[0031]基于所述第二验证样本集生成各所述第二实体提取模型的第二模型处理时间；
[0032]从所有所述第二模型处理时间中筛选出数值最小的目标模型处理时间；
[0033]从所述第二实体提取模型中筛选出与所述目标模型处理时间对应的模型，得到所述目标实体提取模型。
[0034]可选地，所述基于所述第二验证样本集生成各所述第二实体提取模型的第二模型处理时间的步骤，包括：
[0035]获取所述第二验证样本集；其中，所述第二验证样本集包括多个验证样本数据；
[0036]在第三实体提取模型获取到每一个所述验证样本数据时，分别统计所述第三实体提取模型输出与每一个所述验证样本数据分别对应的关键实体提取结果的处理时间；其中，所述第三实体提取模型为所有所述第二实体提取模型中的任意一个模型；
[0037]计算所有所述处理时间的和值；
[0038]获取所有所述处理时间的数量；
[0039]计算所述和值与所有所述处理时间的数量之间的商值，得到所述第三实体提取模型的第二模型处理时间。
[0040]可选地，所述基于所述目标关键实体对预设的知识图谱进行查询处理，从所述知识图谱中查询出与所述目标关键实体对应的目标规范标签的步骤，包括：
[0041]调用所述知识图谱；
[0042]基于所述知识图谱对所述目标关键实体进行匹配处理，从所述知识图谱中获取与各所述目标关键实体分别匹配的指定实体；
[0043]从所述知识图谱中获取与各所述指定实体分别对应的规范标签；
[0044]对所有所述规范标签进行去重处理，得到所述目标规范标签。
[0045]可选地，所述展示所述建议信息的步骤之后，包括：
[0046]判断是否接收到所述目标用户输入的架构文档；
[0047]若接收到所述架构文档，对所述架构文档进行关键词提取处理得到对应的关键词；
[0048]判断所述关键词中是否包含有与所有所述目标规范标签一一匹配的目标关键词；
[0049]若包含有所述目标关键词，生成校验通过的校验结果，否则生成校验未通过的校验结果；
[0050]展示所述校验结果。
[0051]本申请还提供一种基于模型的信息生成装置，包括：
[0052]第一判断模块，用于判断是否接收到目标用户输入的产品需求文档；
[0053]确定模块，用于若是，从预先训练好的预设数量的第一实体提取模型中确定出目标实体提取模型；其中，每本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于模型的信息生成方法，其特征在于，包括：判断是否接收到目标用户输入的产品需求文档；若是，从预先训练好的预设数量的第一实体提取模型中确定出目标实体提取模型；其中，每一个所述第一实体提取模型分别是基于各自不同的训练样本集进行训练获得的，所述训练样本集的数量等于所述预设数量；将所述产品需求文档输入至所述目标实体提取模型中，通过所述目标实体提取模型获取与所述产品需求文档对应的目标关键实体；其中，所述目标关键实体的数量包括多个；基于所述目标关键实体对预设的知识图谱进行查询处理，从所述知识图谱中查询出与所述目标关键实体对应的目标规范标签；基于所述目标规范标签以及预设的信息模板生成对应的建议信息；展示所述建议信息。2.根据权利要求1所述的基于模型的信息生成方法，其特征在于，所述从预先训练好的预设数量的第一实体提取模型中确定出目标实体提取模型的步骤，包括：获取预设数量的所述第一实体提取模型；获取预设的内存信息，并从预设的数量映射表中查询出与所述内存信息对应的指定数量；判断所述指定数量是否小于所述预设数量；若是，按照预设规则从所述第一实体提取模型中筛选出与所述指定数量相同的模型，得到所述目标实体提取模型；所述将所述产品需求文档输入至所述目标实体提取模型中，通过所述目标实体提取模型获取与所述产品需求文档对应的目标关键实体的步骤，包括：将所述产品需求文档分别输入至各所述目标实体提取模型中，获取各所述目标实体提取模型分别输出的对应的第一关键实体；对所有所述第一关键实体进行合并处理，得到对应的第二关键实体；对所述第二关键实体进行去重处理，得到所述目标关键实体。3.根据权利要求2所述的基于模型的信息生成方法，其特征在于，所述按照预设规则从所述第一实体提取模型中筛选出与所述指定数量相同的模型，得到所述目标实体提取模型的步骤，包括：基于预设的第一验证样本集生成各所述第一实体提取模型的第一模型处理时间；基于所述第一验证样本集获取各所述第一实体提取模型的第一处理准确率；获取与所述第一模型处理时间对应的第一权重，以及获取与所述第一处理准确率对应的第二权重；基于各所述第一实体提取模型的第一模型处理时间与第一处理准确率、所述第一权重以及所述第二权重，计算生成各所述第一实体提取模型的处理得分；按照所述处理得分的数值从大到小的顺序进行排序得到对应的排序结果；从所述排序结果中排序第一的处理得分开始，依次获取与所述指定数量相同的多个目标处理得分；从所述第一实体提取模型中筛选出与各所述目标处理得分分别对应的模型，得到所述目标实体提取模型。
4.根据权利要求1所述的基于模型的信息生成方法，其特征在于，所述从预先训练好的预设数量的第一实体提取模型中确定出目标实体提取模型的步骤，包括：获取预设数量的所述第一实体提取模型，并基于预设的第二验证样本集获取各所述第一实体提取模型的第二处理准确率；从所有所述第一实体提取模型中筛选出第二处理准确率大于预设准确率阈值的第二实体提取模型；基于所述第二验证样本集生成各所述第二实体提取模型的第二模型处理时间；从所...

【专利技术属性】
技术研发人员：耿帅，
申请(专利权)人：平安科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：