【技术实现步骤摘要】
本申请实施例涉及计算机领域，具体而言，涉及一种模型识别方法及装置、存储介质、电子设备。
技术介绍
1、随着各行各业数字化转型的快速推进，模型在多环节、多场景已被深度广泛应用，模型在业务营销、经营管理、风险决策等场景中承担关键角色，一旦模型决策失误，将带来直接或间接损失。在各行各业内部管理过程中，各企业业务部门都有较多的模型需求且容易混杂在各种业务需求中难以区分，模型研发资源又常常无法集中管理，这使得模型全生命周期集中管理难以落地。在现有技术中，对于模型识别都是基于人工经验进行识别，在一致性、准确性方面难以得到保障，人为主观判断的空间较大。
技术实现思路
1、本申请实施例提供了一种模型识别方法及装置、存储介质、电子设备，以至少解决相关技术中不能准确识别模型的问题。
2、根据本申请的一个实施例，提供了一种模型识别方法，包括：从获取的目标业务系统的需求文本中确定目标需求文本，其中，上述需求文本中包括上述目标业务系统处理业务所需功能的信息；从上述目标需求文本中提取模型需求数据，得到n个模型需求数据，其中，上述n是大于或等于1的自然数；确定n个上述模型需求数据的权重，得到n个权重；利用n个上述权重识别上述目标业务系统中的模型。
3、根据本申请的一个实施例，提供了一种模型识别装置，包括：第一确定模块，用于从获取的目标业务系统的需求文本中确定目标需求文本，其中，上述需求文本中包括上述目标业务系统处理业务所需功能的信息；第一提取模块，用于从上述目标需求文本中提取模型需求数据
4、在一个示例性实施例中，上述第一确定模块，包括：第一提取单元，用于利用字符串处理函数提取上述需求文本中的关键信息；第一处理单元，用于对上述关键信息进行文本预处理，得到上述目标需求文本，其中，上述文本预处理包括以下至少之一：分词处理，去噪处理，词性标注处理。
5、在一个示例性实施例中，上述第一提取模块，包括：第一输入单元，用于将上述目标需求文本输入至预设机器学习模型，得到上述预设机器学习模型输出的n个上述模型需求数据，其中，上述预设机器学习模型用于通过聚类的方式从上述目标需求文本中提取上述模型需求数据。
6、在一个示例性实施例中，上述第二确定模块，包括：第二处理单元，用于按照每个上述模型需求数据的数据特征，对每个上述模型需求数据进行数据分桶处理，其中，上述数据分桶处理包括将每个上述模型需求数据分类至对应不同权重值的数据桶中；第一确定单元，用于基于每个上述模型需求数据的数据分桶处理结果确定每个上述模型需求数据的权重值，得到n个上述权重。
7、在一个示例性实施例中，上述第二处理单元，包括：第一操作子单元，用于对每个上述模型需求数据均执行以下操作：在上述模型需求数据应用于上述目标业务系统处理上述业务的情况下，确定上述模型需求数据的数据类型，其中，上述数据类型包括以下至少之一：开发模型的数据的数据类型，输入至模型中的数据的数据类型，模型处理的数据的数据类型，模型输出数据的数据类型，模型使用频率的数据类型，模型的预测性能的数据类型；按照上述模型需求数据的数据类型对上述模型需求数据进行数据分桶处理。
8、在一个示例性实施例中，上述第一识别模块，包括：第一汇总单元，用于汇总n个上述权重，得到目标权重；第一比较单元，用于将上述目标权重与预设权重进行比较，并基于比较结果识别上述目标业务系统中的模型。
9、在一个示例性实施例中，上述装置还包括：第三确定模块，用于利用n个上述权重识别上述目标业务系统中的模型之后，在利用n个上述权重识别出上述目标业务系统中包括上述模型的情况下，利用n个上述模型需求数据确定上述模型的类型和模型结构，以对上述模型的业务处理进行监控。
10、根据本申请的又一个实施例，还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项方法实施例中的步骤。
11、根据本申请的又一个实施例，还提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项方法实施例中的步骤。
12、通过本申请，由于从获取的目标业务系统的需求文本中确定目标业务系统处理业务所需功能的信息，得到目标需求文本；并从目标需求文本中提取模型需求数据，得到n个模型需求数据；计算每个模型需求数据的权重，并利用n个权重识别目标业务系统中的模型。即是通过计算出的模型需求的权重识别模型，并不依赖人工经验进行识别，不仅增加了模型识别的准确性，也提高了模型识别的效率。因此，可以解决相关技术中不能准确识别模型的问题，达到准确、高效的识别出模型的的效果。
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1.一种模型识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，从获取的目标业务系统的需求文本中确定目标需求文本，包括：
3.根据权利要求1的方法，其特征在于，从所述目标需求文本中提取模型需求数据，得到N个模型需求数据，包括：
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，确定N个所述模型需求数据的权重，得到N个权重，包括：
5.根据权利要求4的方法，其特征在于，按照每个所述模型需求数据的数据特征，对每个所述模型需求数据进行数据分桶处理，包括：
6.根据权利要求1的方法，其特征在于，利用N个所述权重识别所述目标业务系统中的模型，包括：
7.根据权利要求1的方法，其特征在于，利用N个所述权重识别所述目标业务系统中的模型之后，方法还包括：
8.一种模型识别装置，其特征在于，包括：
9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现所述权利要求1至7任一项中所述的方法的步骤。
10.一种电子设备，包括存
...【技术特征摘要】
1.一种模型识别方法，其特征在于，包括：
2.根据权利要求1的方法，其特征在于，从获取的目标业务系统的需求文本中确定目标需求文本，包括：
3.根据权利要求1的方法，其特征在于，从所述目标需求文本中提取模型需求数据，得到n个模型需求数据，包括：
4.根据权利要求1的方法，其特征在于，确定n个所述模型需求数据的权重，得到n个权重，包括：
5.根据权利要求4的方法，其特征在于，按照每个所述模型需求数据的数据特征，对每个所述模型需求数据进行数据分桶处理，包括：
6.根据权利要求1的方法，其特征在于，利用n个所述权重识别所...
【专利技术属性】
技术研发人员：李文涛，朱良平，陈伟杰，叶冠乔，沈丽忠，
申请(专利权)人：中国建设银行股份有限公司，
类型：发明
国别省市：
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