CN117494663A - 文本处理方法及装置 - Google Patents

Abstract

本说明书实施例提供了文本处理方法及装置，其中，一种文本处理方法包括：基于共享转换模块对待处理文本进行转换，获得第一转换特征，基于第一转换特征生成初始文本特征；基于文本处理任务的目标数据集和候选数据集各自的第一转换模块对初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；根据候选转换特征对目标转换特征进行更新处理，并基于更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；基于目标数据集的第二转换模块对中间文本特征进行文本转换获得第三转换特征，基于第三转换特征生成目标文本特征，以进行文本处理。

Description

文本处理方法及装置

技术领域

本文件涉及数据处理技术领域，尤其涉及一种文本处理方法及装置。

背景技术

随着网络技术的发展，越来越多的服务通过线上进行提供，越来越多的信息通过线上的方式向用户触达，越来越多的信息在互联网上管理，因此，越来越多的文本也在互联网上堆积，如何对互联网上堆积的文本进行有效的处理，以及如何对用户提交的文本进行有效的处理，是用户和服务提供方日益关注的重点。

发明内容

本说明书一个或多个实施例提供了一种文本处理方法。所述文本处理方法，包括：获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征。基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征。根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征。基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

本说明书一个或多个实施例提供了一种文本处理装置，包括：第一转换模块，被配置为获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征。第二转换模块，被配置为基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征。更新处理模块，被配置为根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征。第三转换模块，被配置为基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

本说明书一个或多个实施例提供了一种文本处理设备，包括：处理器；以及，被配置为存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器：获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征。基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征。根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征。基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

本说明书一个或多个实施例提供了一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征。基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征。根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征。基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

附图说明

为了更清楚地说明本说明书一个或多个实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本说明书中记载的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图；

图1为本说明书一个或多个实施例提供的一种文本处理方法实施环境的示意图；

图2为本说明书一个或多个实施例提供的一种文本处理方法处理流程图；

图3为本说明书一个或多个实施例提供的一种任务共享转换模块示意图；

图4为本说明书一个或多个实施例提供的一种文本处理模型的结构示意图；

图5为本说明书一个或多个实施例提供的一种应用于文本分类场景的文本处理方法处理流程图；

图6为本说明书一个或多个实施例提供的一种模型训练方法处理流程图；

图7为本说明书一个或多个实施例提供的一种文本处理装置实施例的示意图；

图8为本说明书一个或多个实施例提供的一种文本处理设备的结构示意图。

具体实施方式

为了使本技术领域的人员更好地理解本说明书一个或多个实施例中的技术方案，下面将结合本说明书一个或多个实施例中的附图，对本说明书一个或多个实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例仅仅是本说明书的一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本说明书一个或多个实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都应当属于本文件的保护范围。

本说明书一个或多个实施例提供的文本处理方法，可适用于文本处理这一实施环境，如图1所示，该实施环境至少包括服务器101，该服务器中至少部署有共享转换模块、第一自注意力模块、目标数据集的第一转换模块、候选数据集的第一转换模块、注意力模块、第二自注意力模块、目标数据集的第二转换模块、第三自注意力模块和文本处理模块；

其中，服务器101可以是一台或者多台服务器，若干台服务器组成的服务器集群，或者是云计算平台的云服务器，用于基于部署的模块进行文本处理。

该实施环境中，服务器101在对文本处理任务的待处理文本进行文本处理的过程中：

共享转换模块用于对待处理文本进行文本转换，获得第一转换特征；

第一自注意力模块用于基于第一转换特征生成初始文本特征；

目标数据集的第一转换模块用于基于初始文本进行文本转换，获得目标转换特征；

候选数据集的第一转换模块用于基于初始文本进行文本转换，获得候选转换特征；

注意力模块用于基于候选转换特征对目标转换特征进行更新处理，获得第二转换特征；

第二自注意力模块用于基于第二转换特征生成中间文本特征；

目标数据集的第二转换模块用于基于中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征；

第三自注意力模块用于基于第三转换特征生成目标文本特征；

文本处理模块用于基于目标文本特征对待处理文本按照文本处理任务进行文本处理。

本说明书提供的一种文本处理方法的一个或者多个实施例如下：

本实施例提供的一种文本处理方法，在对文本处理任务的待处理文本进行文本处理的过程中，首先通过共享转换模块对待处理文本进行文本转换，以基于第一转换特征得到待处理文本的初始文本特征，然后根据基于文本处理任务的候选数据集的第一转换模块对初始文本特征进行文本转换后获得的候选转换特征，对基于文本处理任务的目标数据集的第一转换模块对初始文本特征进行文本转换后获得的目标转换特征进行更新处理，以基于更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征，最后，基于目标数据集的第二转换模块对中间文本特征进行文本转换，以基于获得的第三转换特征生成目标文本特征，以基于目标文本特征进行文本处理，以此，通过多层次的文本转换和文本特征的生成，提升生成的目标文本特征的有效性。

参照图2，本实施例提供的文本处理方法，具体包括步骤S202至步骤S208。

步骤S202，获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征。

本实施例中的文本处理任务，包括以文本为处理对象进行相应处理的任务；例如，情感分类任务，逻辑推理任务，文本匹配任务。各文本处理任务下的待处理文本，是指文本处理任务下进行文本处理的文本；例如，进行情感分类的待处理文本，进行逻辑推理的待处理文本，进行文本匹配的待处理文本。

所述共享转换模块，用于对待处理文本进行降维处理，以将待处理文本转换为预设特征数目个预设维度的第一转换特征；其中，第一转换特征是指由共享转换模块对待处理文本进行文本转换后获得的转换特征；所述共享转换模块的结构可以包括：projectdown，activation(激活函数)和project up三部分；通过这三部分对待处理文本进行文本转换后，可以得到包含待处理文本的一定数量的语义信息的转换特征。

需要说明的是，下述目标数据集的第一转换模块、候选数据集的第一转换模块和目标数据集的第二转换模块的结构与上述共享转换模块的结构相同，均是由projectdown，activation(激活函数)和project up三部分组成的；除了处理对象不同和所处的位置不同之外，本实施例中的转换模块的结构类似或者相同。其中，project down和projectup可以为互相配合的线性层，用于对输入的特征进行降维处理。转换模块可以是一个转换矩阵，通过矩阵计算来进行文本转换。

在经过共享转换模块进行文本转换获得第一转换特征之后，由于第一转换特征可能为多个，因此，为了进行下述的操作，基于第一转换特征生成初始文本特征；所述第一转换特征，是指对待处理文本的文本编码进行降维处理之后获得的一个或者多个文本向量；初始文本特征，是指基于第一转换特征进行自注意力计算后获得的文本向量；此处，还需要说明的是，本实施例下述转换特征和文本特征，都是待处理文本的不同阶段的文本向量。

在具体执行过程中，在获取到文本处理任务的待处理文本之后，将待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，本实施例提供的一种可选实施方式中，在将待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征的过程中，执行如下操作：

对所述待处理文本进行编码处理，得到文本向量；

将所述文本向量输入所述共享转换模块进行文本转换，获得所述第一转换特征。

具体的，首先基于编码器对待处理文本进行编码处理，得到文本向量，然后将文本向量输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征。

可选的，所述共享转换模块，采用如下方式进行文本转换：

按照预设特征数目对应的文本转换次数和预设维度，对所述文本向量进行降维处理，获得所述预设特征数目的第一转换特征；

具体的，共享转换模块基于文本向量，生成预设特征数目的预设维度的第一转换特征。

例如，文本向量是一个968维的向量，由于自注意力模型需要两个输入，因此，预先配置好预设特征数目为2，将预设维度设置为5个文字的长度，设为m，共享转换矩阵，也即是共享转换模块在获取到文本向量之后，根据文本向量生成2个m维度的第一转换特征。

获取到第一转换特征之后，由于获得的第一转换特征为多个，因此，要基于第一转换特征生成初始文本特征，以此进行后续的处理，本实施例提供的一种可选实施方式中，在基于所述第一转换特征生成初始文本特征的过程中，将第一转换特征输入第一自注意力模块进行自注意力计算，获得初始文本特征。

如图3所示，任务共享转换模块包括共享转换模块301和第一自注意力模块302；共享转换模块通过project down，activation和project up将待处理文本的文本向量进行降维处理，获得转换特征1和转换特征2，将转换特征1和转换特征2输入第一自注意力模块，第一自注意力模块对转换特征1和转换特征2进行自注意力计算，也即是特征提取，获得一个文本特征，也即是初始文本特征。

本实施例中的共享转换模块，可对任一文本处理任务的待处理文本进行文本转换，即是由不同的文本处理任务之间共享的转换模块。且共享转换模块通过对不同文本处理任务的待处理文本进行文本转换，以此，也能通过学习不同文本处理任务之间的知识提升共享转换模块的性能。

步骤S204，基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征。

所述文本处理任务的目标数据集，包括所述文本处理任务下的包含所述待处理文本的数据集；所述候选数据集，包括所述文本处理任务下除了包含所述待处理文本的目标数据集之外的数据集。

实际应用中，一个文本处理任务下包括多个数据集，数据集可由不同的提供方提供，也可按照预设的配置进行数据集划分，本实施例在此不做限定；在一个文本处理任务下包括多个数据集的情况下，针对每个数据集配置两个转换模块以在不同的阶段进行文本转换。

待处理文本携带有所属的目标数据集的数据集标识，因此，根据待处理文本携带的数据集标识，即可确定待处理文本所属的目标数据集。本实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式确定文本处理任务的目标数据集和候选数据集：

读取所述文本处理任务的至少一个数据集；

将所述至少一个数据集中所述待处理文本对应的数据集确定为所述目标数据集，将所述至少一个数据集中所述目标数据集之外的数据集确定为所述候选数据集。

具体的，将文本处理任务的至少一个数据集中所述待处理文本携带的数据集标识对应的数据集确定为目标数据集，以及将所述至少一个数据集中所述目标数据集之外的数据集确定为候选数据集。

在确定文本处理任务的目标数据集和候选数据集之后，基于目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；本实施例提供的一种可选实施方式中，采用如下方式获得目标转换特征和候选转换特征：

将所述初始文本特征输入所述目标数据集的第一转换模块进行文本转换，获得所述目标转换特征；以及，

将所述初始文本特征输入所述候选数据集的第一转换模块进行文本转换，获得所述候选转换特征。

具体的，分别将初始文本特征输入目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征。

目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块在进行文本转换的过程中，与上述共享转换模块的文本转换的方式类似，参照上述内容即可，本实施例在此不再赘述。

例如，文本处理任务的候选数据集有两个，目标数据集对初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征1和目标转换特征2，候选数据集1对初始文本特征进行文本转换，获得候选转换特征1和候选转换特征2，候选数据集2对初始文本特征进行文本转换，获得候选转换特征3和候选转换特征4。

步骤S206，根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征。

由于同一个文本处理任务下，即使是不同的数据集，也存在一定的相关性，因此，在获得目标转换特征和候选转换特征之后，为了使生成的中间文本特征能够学习该文本处理任务下其他数据集的相关知识，根据候选转换特征对目标转换特征进行更新处理，并基于更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征。

本实施例提供的一种可选实施方式中，在根据候选转换特征对目标转换特征进行更新处理的过程中，执行如下操作：

计算各候选转换特征与所述目标转换特征的相似参数，并基于所述相似参数确定所述各候选转换特征的更新权重；

基于所述各候选转换特征和所述各候选转换特征的更新权重，对所述目标转换特征进行更新处理，获得所述第二转换特征。

具体的，为了保证对目标转换特征的更新效果，提升更新处理获得的第二转换特征的有效性，在更新处理的过程中，通过计算各候选转换特征的更新权重，基于各候选转换特征和各候选转换特征的更新权重，对目标转换特征进行更新处理，获得第二特征。

其中，可通过注意力模块来计算各候选转换特征与目标转换特征的相似参数，并基于相似参数确定各候选转换特征的更新权重，然后基于各候选转换特征和各候选转换特征的更新权重，自动从各候选转换特征选择要迁移的知识以对目标转换特征进行更新处理。

沿用上例，根据候选转换特征1和候选转换特征2与目标转换特征1和目标转换特征2，计算候选转换模块1的候选转换特征与目标转换特征的相似度1，以及根据候选转换特征3和候选转换特征4与目标转换特征1和目标转换特征2，计算候选转换模块2的候选转换特征与目标转换特征的相似度2，在计算获得相似度1和相似度2后，确定相似度1与相似度2的比值为4:6，则确定候选转换模块1的候选转换特征的更新权重为0.4，确定候选转换模块2的候选转换特征的更新权重为0.6；由于特征都是以矩阵的形式存在的，因此，计算候选转换模块1的候选转换特征与更新权重0.4的乘积，以及计算候选转换模块2的候选转换特征与更新权重0.6的乘积，并将这两个乘积的结果分别累加至目标转换特征1和目标转换特征2，以对目标转换1和目标转换特征2进行更新，获得两个转换特征作为第二转换特征。

以候选转换特征1和候选转换特征2与目标转换特征1和目标转换特征2的相似度的计算为例对相似度的计算进行说明，具体的，可分别计算候选转换特征1与目标转换特征1的相似度，计算候选转换特征1与目标转换特征2的相似度，计算候选转换特征2与目标转换特征1的相似度，计算候选转换特征2与目标转换特征2的相似度，然后将上述四个相似度进行平均计算，获得候选转换模块1的候选转换特征与目标转换特征的相似度。

在获得第二转换特征之后，将第二转换特征输入第二自注意力模块，第二自注意力模块基于第二转换特征生成中间文本特征。需要说明的是，第二自注意力模块对第二转换特征进行特征提取，获得中间文本特征的过程与上述第一自注意力模块获得初始文本特征的过程类似，本实施例在此不再赘述。

需要说明的是，第二自注意力模块可以为一个，由各文本处理任务共用，也可针对每个文本处理任务都配置一个，在使用时使用对应的第二自注意力模块即可，本实施例在此不做限定。

步骤S208，基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

在获得中间文本特征之后，为了进一步提升对待处理文本的表征程度，以提升文本处理的准确性和有效性，基于目标数据集的第二转换模块对中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征，再基于第三转换特征生成目标文本特征，以基于目标文本特征进行文本处理。

在经过上述通过各文本处理任务共享的共享转换模块对待处理文本进行文本转换，以学习不同文本处理任务之间的知识，进一步，通过同一文本处理任务下的候选转换特征对目标转换特征进行更新，以学习同一文本处理任务下不同数据集之间的知识，获得中间文本特征，在此基础上，为了提升获得的目标文本特征对文本处理任务的目标数据集的表征程度，本实施例中，基于目标数据集的第二转换模块对中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征，由于第三转换特征的数目可能为两个或者更多，则基于第三转换特征生成一个目标文本特征，以基于目标文本特征进行文本处理。

需要说明的是，目标数据集的第二转换模块与上述共享转换模块和目标数据集的第一转换模块的结构类似，且处理过程也类似，基于第三转换特征生成目标文本特征的过程与上述初始文本特征和中间文本特征的生成过程也类似，参照上述相关内容即可，本实施例在此不再赘述。

在获得目标文本特征之后，本实施例提供的一种可选实施方式中，可采用如下方式进行文本处理：

读取所述文本处理任务对应的分类模块；

将所述目标文本特征输入所述分类模块进行文本分类，获得所述待处理文本的分类结果。

具体的，将目标文本特征输入对应的分类模块即可进行文本分类，获得分类结果作为文本处理任务的处理结果。

上述步骤S202至步骤S208的过程，可由文本处理模型执行，所述文本处理模型包括：任务共享转换模块、自适应转换模块、独立转换模块和文本处理模块；可选的，所述文本处理模型可以对至少一个文本处理任务进行任务处理；

所述任务共享转换模块，包括所述共享转换模块和第一自注意力模块；用于对所述待处理文本进行文本转换，以及基于文本转换获得的第一转换特征生成初始文本特征；

所述自适应转换模块，包括所述至少一个文本处理任务中各文本处理任务的各数据集对应的第一转换模块、注意力模块和第二自注意力模块；用于对所述初始文本特征进行文本转换，对文本转换获得的目标转换特征进行更新处理，以及基于更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

所述独立转换模块，包括所述各数据集对应的第二转换模块和第三自注意力模块；用于对所述中间文本特征进行文本转换，以及基于文本转换获得的第三目标文本特征生成目标文本特征；

所述文本处理模块，包括所述各文本处理任务的处理模块；用于基于目标文本特征进行文本处理。

也即是，上述步骤S202由任务共享转换模块执行，上述步骤S204至步骤S206由自适应转换模块执行，步骤S208中对中间文本特征进行文本转换以及生成目标文本特征由独立转换模块执行，文本处理由文本处理模块执行。

在具体执行过程中，将文本处理任务的待处理文本输入文本处理模型，文本处理模型执行步骤S202至步骤S208的过程，以此，来完成任务处理，输出任务处理结果。

具体的，如图4所示，文本处理模型在进行任务处理的过程中，在获得文本处理任务的待处理文本之后，首先利用编码器对待处理文本进行编码，获得文本编码；然后任务共享转换模块中的共享转换模块对文本编码进行文本转换，获得第一转换特征并输入任务共享转换模块中的第一自注意力模块，以使第一自注意力模块根据第一转换特征生成初始文本特征；将初始文本特征输入自适应转换模块中文本处理任务目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征，将候选转化特征和目标转换特征输入注意力模块进行注意力计算，以对目标转换特征进行更新，注意力模块输出更新处理后获得的第二转换特征，将第二转换特征输入第二自注意力模块以根据第二转换特征生成中间文本特征；将中间文本特征输入独立转换模块中目标数据集的第二转换模块对中间文本特征进行文本转换，输出第三转换特征，将第三转换特征输入第三自注意力模块以根据第三转换特征生成目标文本特征；最后将目标文本特征输入文本处理模块中文本处理任务对应的处理模块，以进行文本处理并输出处理结果。由图4可知，文本处理模型可以对至少一个文本处理任务进行处理。

本实施例提供的一种可选实施方式中，所述文本处理模型采用如下方式训练：

将目标文本处理任务的文本样本输入待训练模型进行文本处理，获得文本处理结果；

基于所述文本处理结果和所述文本样本的结果标签计算训练损失；

根据所述训练损失对所述待训练模型中的目标参数进行参数调整；

其中，所述目标参数包括：所述任务共享转换模块的参数、所述自适应转换模块中所述文本样本所属的数据集对应的第一转换模块的参数、所述注意力模块的参数、第二自注意力模块的参数、所述独立转换模块中所述数据集对应的第二转换模块、所述第三自注意力模块的参数和所述文本处理模块中所述目标文本处理任务对应的处理模块的参数。

综上所述，本实施例提供的文本处理方法，获取到文本处理任务的待处理文本之后，首先将待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于第一转换特征生成初始文本特征，以此，通过共享转换模块使生成的初始文本特征学习到其他的文本处理任务的知识，提升获得的初始文本特征的有效性；进一步，基于文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征，根据候选转换特征对目标转换特征进行更新处理，并基于更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征，以此，使生成的中间文本特征学习到同一文本处理任务下其他数据集的知识，提升获得的中间文本特征的有效性，最后，基于目标数据集的第二转换模块对中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于第三转换特征生成目标文本特征，以基于目标文本特征进行文本处理，以此，进行文本处理任务的待处理文本的独立知识的学习，提升获得的目标文本特征对待处理文本的表征程度，进而提升文本处理的处理准确性；以此，通过上述三种文本转换，使得到的目标文本特征可以学习到不同层面的知识，且通过上述自适应转换模块对同一文本处理任务下不同的数据集的知识进行学习解决文本处理任务之间的依赖问题。

其中，本实施例中的转换特征，可以理解为提示信息，根据待处理文本在每一个模块生成的文本特征生成特有的提示信息，使提示信息与待处理文本更加适配。

下述以本实施例提供的一种文本处理方法在文本分类场景的应用为例，对本实施例提供的文本处理方法进行进一步说明，参见图5，应用于文本分类场景的文本处理方法，具体包括如下步骤。

步骤S502，获取文本分类任务的待分类文本，将待分类文本输入共享语言提示生成模块进行语言提示生成，获得第一语言提示和第二语言提示。

步骤S504，将第一语言提示和第二语言提示输入第一自注意力模块进行自注意力计算，获得初始文本特征。

步骤S506，将初始文本特征分别输入文本处理任务的目标数据集的第一语言提示生成模块和候选数据集的第一语言提示生成模块进行语言提示生成，获得目标中间语言提示和至少一个候选中间语言提示。

步骤S508，将目标中间语言提示和至少一个候选中间语言提示输入注意力模块进行注意力计算，获得第三语言提示和第四语言提示。

可选的，注意力计算即是基于至少一个候选中间语言提示对目标中间语言提示进行更新。

步骤S510，将第三语言提示和第四语言提示输入第二自注意力模块进行自注意力计算，获得中间文本特征。

步骤S512，将中间文本特征输入目标数据集的第二语言提示生成模块进行语言提示生成，获得第五语言提示和第六语言提示。

步骤S514，将第五语言提示和第六语言提示输入第三自注意力模块进行自注意力计算，获得目标文本特征。

步骤S516，将目标文本特征输入文本分类任务对应的分类模块进行文本分类，获得文本类别。

参照图6，本实施例提供的模型训练方法，具体包括步骤S602至步骤S610。

步骤S602，获取目标文本处理任务的文本样本，将所述文本样本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征。

步骤S604，基于所述目标文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征。

步骤S606，根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征。

步骤S608，基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

步骤S610，根据文本处理结果和所述文本样本的样本标签计算训练损失，并根据所述训练损失对所述待训练模型中的目标参数进行参数调整，以获得文本处理模型。

本说明书提供的一种文本处理装置的一个或者多个实施例如下：

在上述的实施例中，提供了一种文本处理方法，与之相对应的，还提供了一种文本处理装置，下面结合附图进行说明。

参照图7，其示出了本实施例提供的一种文本处理装置实施例的示意图。

由于装置实施例对应于方法实施例，所以描述得比较简单，相关的部分请参见上述提供的方法实施例的对应说明即可。下述描述的装置实施例仅仅是示意性的。

本实施例提供一种文本处理装置，包括：

第一转换模块702，被配置为获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征；

第二转换模块704，被配置为基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；

更新处理模块706，被配置为根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

第三转换模块708，被配置为基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

本说明书提供的一种文本处理设备的一个或者多个实施例如下：

对应上述描述的一种文本处理方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种文本处理设备，该文本处理设备用于执行上述提供的文本处理方法，图8为本说明书一个或多个实施例提供的一种文本处理设备的结构示意图。

本实施例提供的一种文本处理设备，包括：

如图8所示，文本处理设备可因配置或性能不同而产生比较大的差异，可以包括一个或一个以上的处理器801和存储器802，存储器802中可以存储有一个或一个以上存储应用程序或数据。其中，存储器802可以是短暂存储或持久存储。存储在存储器802的应用程序可以包括一个或一个以上模块(图示未示出)，每个模块可以包括文本处理设备中的一系列计算机可执行指令。更进一步地，处理器801可以设置为与存储器802通信，在文本处理设备上执行存储器802中的一系列计算机可执行指令。文本处理设备还可以包括一个或一个以上电源803，一个或一个以上有线或无线网络接口804，一个或一个以上输入/输出接口805，一个或一个以上键盘806等。

在一个具体的实施例中，文本处理设备包括有存储器，以及一个或一个以上的程序，其中一个或者一个以上程序存储于存储器中，且一个或者一个以上程序可以包括一个或一个以上模块，且每个模块可以包括对文本处理设备中的一系列计算机可执行指令，且经配置以由一个或者一个以上处理器执行该一个或者一个以上程序包含用于进行以下计算机可执行指令：

获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征；

基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；

根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

本说明书提供的一种存储介质的一个或者多个实施例如下：

对应上述描述的一种文本处理方法，基于相同的技术构思，本说明书一个或多个实施例还提供一种存储介质。

本实施例提供的存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：

获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征；

基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；

根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

需要说明的是，本说明书中关于存储介质的实施例与本说明书中关于文本处理方法的实施例基于同一发明构思，因此该实施例的具体实施可以参见前述对应方法的实施，重复之处不再赘述。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同或者相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，比如装置实施例、设备实施例和存储介质实施例，三者均相似于方法实施例，所以描述地比较简单，阅读装置实施例、设备实施例和存储介质实施例中的相关内容请参照方法实施例的部分说明即可。

上述对本说明书特定实施例进行了描述。其它实施例在所附权利要求书的范围内。在一些情况下，在权利要求书中记载的动作或步骤可以按照不同于实施例中的顺序来执行并且仍然可以实现期望的结果。另外，在附图中描绘的过程不一定要求示出的特定顺序或者连续顺序才能实现期望的结果。在某些实施方式中，多任务处理和并行处理也是可以的或者可能是有利的。

在20世纪30年代，对于一个技术的改进可以很明显地区分是硬件上的改进(例如，对二极管、晶体管、开关等电路结构的改进)还是软件上的改进(对于方法流程的改进)。然而，随着技术的发展，当今的很多方法流程的改进已经可以视为硬件电路结构的直接改进。设计人员几乎都通过将改进的方法流程编程到硬件电路中来得到相应的硬件电路结构。因此，不能说一个方法流程的改进就不能用硬件实体模块来实现。例如，可编程逻辑器件(Programmable Logic Device，PLD)(例如现场可编程门阵列(Field Programmable GateArray，FPGA))就是这样一种集成电路，其逻辑功能由用户对器件编程来确定。由设计人员自行编程来把一个数字系统“集成”在一片PLD上，而不需要请芯片制造厂商来设计和制作专用的集成电路芯片。而且，如今，取代手工地制作集成电路芯片，这种编程也多半改用“逻辑编译器(logic compiler)”软件来实现，它与程序开发撰写时所用的软件编译器相类似，而要编译之前的原始代码也得用特定的编程语言来撰写，此称之为硬件描述语言(Hardware Description Language，HDL)，而HDL也并非仅有一种，而是有许多种，如ABEL(Advanced Boolean Expression Language)、AHDL(Altera Hardware DescriptionLanguage)、Confluence、CUPL(Cornell University Programming Language)、HDCal、JHDL(Java Hardware Description Language)、Lava、Lola、MyHDL、PALASM、RHDL(RubyHardware Description Language)等，目前最普遍使用的是VHDL(Very-High-SpeedIntegrated Circuit Hardware Description Language)与Verilog。本领域技术人员也应该清楚，只需要将方法流程用上述几种硬件描述语言稍作逻辑编程并编程到集成电路中，就可以很容易得到实现该逻辑方法流程的硬件电路。

控制器可以按任何适当的方式实现，例如，控制器可以采取例如微处理器或处理器以及存储可由该(微)处理器执行的计算机可读程序代码(例如软件或固件)的计算机可读介质、逻辑门、开关、专用集成电路(Application Specific Integrated Circuit，ASIC)、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器的形式，控制器的例子包括但不限于以下微控制器：ARC 625D、Atmel AT91SAM、Microchip PIC18F26K20以及Silicone Labs C8051F320，存储器控制器还可以被实现为存储器的控制逻辑的一部分。本领域技术人员也知道，除了以纯计算机可读程序代码方式实现控制器以外，完全可以通过将方法步骤进行逻辑编程来使得控制器以逻辑门、开关、专用集成电路、可编程逻辑控制器和嵌入微控制器等的形式来实现相同功能。因此这种控制器可以被认为是一种硬件部件，而对其内包括的用于实现各种功能的装置也可以视为硬件部件内的结构。或者甚至，可以将用于实现各种功能的装置视为既可以是实现方法的软件模块又可以是硬件部件内的结构。

上述实施例阐明的系统、装置、模块或单元，具体可以由计算机芯片或实体实现，或者由具有某种功能的产品来实现。一种典型的实现设备为计算机。具体的，计算机例如可以为个人计算机、膝上型计算机、蜂窝电话、相机电话、智能电话、个人数字助理、媒体播放器、导航设备、电子邮件设备、游戏控制台、平板计算机、可穿戴设备或者这些设备中的任何设备的组合。

为了描述的方便，描述以上装置时以功能分为各种单元分别描述。当然，在实施本说明书实施例时可以把各单元的功能在同一个或多个软件和/或硬件中实现。

本领域内的技术人员应明白，本说明书一个或多个实施例可提供为方法、系统或计算机程序产品。因此，本说明书一个或多个实施例可采用完全硬件实施例、完全软件实施例、或结合软件和硬件方面的实施例的形式。而且，本说明书可采用在一个或多个其中包含有计算机可用程序代码的计算机可用存储介质(包括但不限于磁盘存储器、CD-ROM、光学存储器等)上实施的计算机程序产品的形式。

本说明书是参照根据本说明书实施例的方法、设备(系统)、和计算机程序产品的流程图和/或方框图来描述的。应理解可由计算机程序指令实现流程图和/或方框图中的每一流程和/或方框、以及流程图和/或方框图中的流程和/或方框的结合。可提供这些计算机程序指令到通用计算机、专用计算机、嵌入式处理机或其他可编程数据处理设备的处理器以产生一个机器，使得通过计算机或其他可编程数据处理设备的处理器执行的指令产生用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的装置。

这些计算机程序指令也可存储在能引导计算机或其他可编程数据处理设备以特定方式工作的计算机可读存储器中，使得存储在该计算机可读存储器中的指令产生包括指令装置的制造品，该指令装置实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能。

这些计算机程序指令也可装载到计算机或其他可编程数据处理设备上，使得在计算机或其他可编程设备上执行一系列操作步骤以产生计算机实现的处理，从而在计算机或其他可编程设备上执行的指令提供用于实现在流程图一个流程或多个流程和/或方框图一个方框或多个方框中指定的功能的步骤。

在一个典型的配置中，计算设备包括一个或多个处理器(CPU)、输入/输出接口、网络接口和内存。

内存可能包括计算机可读介质中的非永久性存储器，随机存取存储器(RAM)和/或非易失性内存等形式，如只读存储器(ROM)或闪存(flash RAM)。内存是计算机可读介质的示例。

计算机可读介质包括永久性和非永久性、可移动和非可移动媒体可以由任何方法或技术来实现信息存储。信息可以是计算机可读指令、数据结构、程序的模块或其他数据。计算机的存储介质的例子包括，但不限于相变内存(PRAM)、静态随机存取存储器(SRAM)、动态随机存取存储器(DRAM)、其他类型的随机存取存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、电可擦除可编程只读存储器(EEPROM)、快闪记忆体或其他内存技术、只读光盘只读存储器(CD-ROM)、数字多功能光盘(DVD)或其他光学存储、磁盒式磁带，磁带磁盘存储或其他磁性存储设备或任何其他非传输介质，可用于存储可以被计算设备访问的信息。按照本文中的界定，计算机可读介质不包括暂存电脑可读媒体(transitory media)，如调制的数据信号和载波。

还需要说明的是，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、商品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、商品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个……”限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、商品或者设备中还存在另外的相同要素。

本说明书一个或多个实施例可以在由计算机执行的计算机可执行指令的一般上下文中描述，例如程序模块。一般地，程序模块包括执行特定任务或实现特定抽象数据类型的例程、程序、对象、组件、数据结构等等。也可以在分布式计算环境中实践本说明书的一个或多个实施例，在这些分布式计算环境中，由通过通信网络而被连接的远程处理设备来执行任务。在分布式计算环境中，程序模块可以位于包括存储设备在内的本地和远程计算机存储介质中。

本说明书中的各个实施例均采用递进的方式描述，各个实施例之间相同相似的部分互相参见即可，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处。尤其，对于系统实施例而言，由于其基本相似于方法实施例，所以描述的比较简单，相关之处参见方法实施例的部分说明即可。

以上所述仅为本文件的实施例而已，并不用于限制本文件。对于本领域技术人员来说，本文件可以有各种更改和变化。凡在本文件的精神和原理之内所作的任何修改、等同替换、改进等，均应包含在本文件的权利要求范围之内。

Claims (13)

1.一种文本处理方法，包括：

获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征；

基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；

根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

2.根据权利要求1所述的文本处理方法，所述基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征，包括：

将所述初始文本特征输入所述目标数据集的第一转换模块进行文本转换，获得所述目标转换特征；以及，

将所述初始文本特征输入所述候选数据集的第一转换模块进行文本转换，获得所述候选转换特征。

3.根据权利要求1所述的文本处理方法，所述基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征步骤执行之前，还包括：

读取所述文本处理任务的至少一个数据集；

将所述至少一个数据集中所述待处理文本对应的数据集确定为所述目标数据集，将所述至少一个数据集中所述目标数据集之外的数据集确定为所述候选数据集。

4.根据权利要求1所述的文本处理方法，所述根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，包括：

计算各候选转换特征与所述目标转换特征的相似参数，并基于所述相似参数确定所述各候选转换特征的更新权重；

基于所述各候选转换特征和所述各候选转换特征的更新权重，对所述目标转换特征进行更新处理，获得所述第二转换特征。

5.根据权利要求1所述的文本处理方法，所述将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，包括：

对所述待处理文本进行编码处理，得到文本向量；

将所述文本向量输入所述共享转换模块进行文本转换，获得所述第一转换特征。

6.根据权利要求5所述的文本处理方法，所述共享转换模块采用如下方式进行文本转换：

按照预设特征数目对应的文本转换次数和预设维度，对所述文本向量进行降维处理，获得所述预设特征数目的第一转换特征；

相应的，所述基于所述第一转换特征生成初始文本特征，包括：

将所述第一转换特征输入第一自注意力模块进行自注意力计算，获得所述初始文本特征。

7.根据权利要求1所述的文本处理方法，所述基于所述目标文本特征进行文本处理，包括：

读取所述文本处理任务对应的分类模块；

将所述目标文本特征输入所述分类模块进行文本分类，获得所述待处理文本的分类结果。

8.根据权利要求1所述的文本处理方法，由文本处理模型执行，所述文本处理模型包括：任务共享转换模块、自适应转换模块、独立转换模块和文本处理模块；

所述任务共享转换模块，用于对所述待处理文本进行文本转换，以及基于文本转换获得的第一转换特征生成初始文本特征；

所述自适应转换模块，用于对所述初始文本特征进行文本转换，对文本转换获得的目标转换特征进行更新处理，以及基于更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

所述独立转换模块，用于对所述中间文本特征进行文本转换，以及基于文本转换获得的第三目标文本特征生成目标文本特征；

所述文本处理模块，用于基于所述目标文本特征进行文本处理。

9.根据权利要求8所述的文本处理方法，所述文本处理模型对至少一个文本处理任务进行任务处理；

所述任务共享转换模块，包括所述共享转换模块和第一自注意力模块；

所述自适应转换模块，包括所述至少一个文本处理任务中各文本处理任务的各数据集对应的第一转换模块、注意力模块和第二自注意力模块；

所述独立转换模块，包括所述各数据集对应的第二转换模块和第三自注意力模块；

所述文本处理模块，包括所述各文本处理任务的处理模块。

10.根据权利要求9所述的文本处理方法，所述文本处理模型采用如下方式训练：

将目标文本处理任务的文本样本输入待训练模型进行文本处理，获得文本处理结果；

基于所述文本处理结果和所述文本样本的结果标签计算训练损失；

根据所述训练损失对所述待训练模型中的目标参数进行参数调整；

其中，所述目标参数包括：所述任务共享转换模块的参数、所述自适应转换模块中所述文本样本所属的数据集对应的第一转换模块的参数、所述注意力模块的参数、第二自注意力模块的参数、所述独立转换模块中所述数据集对应的第二转换模块、所述第三自注意力模块的参数和所述文本处理模块中所述目标文本处理任务对应的处理模块的参数。

11.一种文本处理装置，包括：

第一转换模块，被配置为获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征；

第二转换模块，被配置为基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；

更新处理模块，被配置为根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

第三转换模块，被配置为基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

12.一种文本处理设备，包括：

处理器；以及，被配置为存储计算机可执行指令的存储器，所述计算机可执行指令在被执行时使所述处理器：

获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征；

基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；

根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。

13.一种存储介质，用于存储计算机可执行指令，所述计算机可执行指令在被处理器执行时实现以下流程：

获取文本处理任务的待处理文本，将所述待处理文本输入共享转换模块进行文本转换，获得第一转换特征，并基于所述第一转换特征生成初始文本特征；

基于所述文本处理任务的目标数据集的第一转换模块和候选数据集的第一转换模块对所述初始文本特征进行文本转换，获得目标转换特征和候选转换特征；

根据所述候选转换特征对所述目标转换特征进行更新处理，并基于所述更新处理获得的第二转换特征生成中间文本特征；

基于所述目标数据集的第二转换模块对所述中间文本特征进行文本转换，获得第三转换特征并基于所述第三转换特征生成目标文本特征，以基于所述目标文本特征进行文本处理。