(19)国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202210479364.7 (22)申请日 2022.04.28 (71)申请人 支付宝 （杭州） 信息技 术有限公司 地址 310000 浙江省杭州市西湖区西溪路 556号8层B段801-1 1 (72)发明人 杜冰竹　吴颖婷　王永亮　董扬　 (74)专利代理 机构 北京恒博知识产权代理有限 公司 11528 专利代理师 侯世俭 (51)Int.Cl. G06F 16/332(2019.01) G06F 16/35(2019.01) G06F 40/30(2020.01) (54)发明名称 数据处理方法及 装置、 计算机存储介质及终 端 (57)摘要 本说明书实施例提供了一种数据处理方法 及装置、 计算机存储介质及终端。 该方法包括： 获 取目标语句对应的第一向量和目标语句的上文 对应的第二向量之间的关联语义特征， 并对关联 语义特征进行分类处理， 得到目标语句的目标信 息的类型， 其中， 目标语句的目标信息的类型为 与目标语句的上文相关或与目标语句相关。 根据 目标信息的类型， 确定对目标语句的答复信息 。 权利要求书3页 说明书15页 附图5页 CN 114925181 A 2022.08.19 CN 114925181 A 1.一种数据处 理方法， 其中， 包括： 获取第一向量和第二向量之间的关联语义特征， 其中， 所述第一向量为目标语句对应 的向量， 所述第二向量 为所述目标语句的上文对应的向量； 对所述关联语义特征进行分类处理， 得到所述目标语句的目标信息的类型； 所述目标 信息的类型为： 与所述目标语句的上文相关或与所述目标语句 相关； 根据所述目标信息的类型， 确定对所述目标语句的答复信息 。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 在所述获取第 一向量和第 二向量之间的关联语义 特征之前， 所述方法还 包括： 通过预训练的语义表征模型， 对所述目标语句进行编码得到所述目标语句对应的句子 向量， 并将所述目标语句对应的句子向量作为所述第一向量； 以及 通过所述预训练的语义表征模型， 对所述目标语句的上文进行编码， 得到所述目标语 句的上文对应的向量， 并将所述目标语句的上文对应的向量作为所述第二向量。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述对所述目标语句进行编码得到所述目标语句 对应的句子向量， 包括： 基于所述预训练 的语义表征模型中的角色嵌入层对所述目标语句进行编码， 得到所述 目标语句对应的第一角色特 征； 基于所述第一角色特 征确定所述目标语句对应的句子向量。 4.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述对所述目标语句的上文进行编码， 得到所述 目标语句的上文对应的向量， 包括： 基于所述预训练 的语义表征模型中的角色嵌入层对所述目标语句的上文进行编码， 得 到所述目标语句的上文对应的第二角色特 征； 基于所述第二角色特 征确定所述目标语句的上文对应的向量。 5.根据权利要求1至4中任意一项所述的方法， 其中， 所述获取第一向量和第二向量之 间的关联语义特 征， 包括： 通过第一注意力机制， 在所述第二向量中获取与所述第一向量的意图相关的特征， 得 到关联意图特 征； 通过第二注意力机制， 在所述第二向量中获取与所述第一向量的槽位相关的特征， 得 到关联槽位特 征； 将所述关联语义特 征和所述关联槽位特 征确定为所述关联语义特 征。 6.根据权利要求5所述的方法， 其中， 所述目标信息包括 意图； 所述对所述关联语义特 征进行分类处 理， 得到所述目标语句的目标信息的类型， 包括： 对所述关联意图特 征进行分类处 理， 得到所述目标语句的意图类型； 其中， 所述目标语句的意图类型为： 与所述目标语句的上文相关或与所述目标语句相 关。 7.根据权利要求6所述的方法， 其中， 在所述对所述关联意图特征进行分类处理， 得到 所述目标语句的意图类型之后， 所述方法还 包括： 若所述目标语句的意图类型为与 所述目标语句的上文相关， 则确定所述目标语句的上 文所对应的至少一个先前意图， 并在所述至少一个先前意图中确定出所述目标语句的意 图；权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114925181 A 2所述根据所述目标信息的类型， 确定对所述目标语句的答复信息， 包括： 根据所述目标语句的意图， 确定对所述目标语句的答复信息 。 8.根据权利要求6所述的方法， 其中， 在所述对所述关联意图特征进行分类处理， 得到 所述目标语句的意图类型之后， 所述方法还 包括： 若所述目标语句的意图类型为与 所述目标语句相关， 则根据所述关联意图特征确定所 述目标语句的意图； 所述根据所述目标信息的类型， 确定对所述目标语句的答复信息， 包括： 根据所述目标语句的意图， 确定对所述目标语句的答复信息 。 9.根据权利要求5所述的方法， 其中， 所述目标信息包括槽位； 所述对所述关联语义特 征进行分类处 理， 得到所述目标语句的目标信息的类型， 包括： 对所述关联槽位特 征进行分类处 理， 得到所述目标语句的槽位类型； 其中， 所述目标语句的槽位类型为： 与所述目标语句的上文相关或与所述目标语句相 关。 10.根据权利要求9所述的方法， 其中， 在所述对所述关联槽位特征进行分类处理， 得到 所述目标语句的槽位类型之后， 所述方法还 包括： 若所述目标语句的槽位类型为与 所述目标语句的上文相关， 则确定所述目标语句的上 文所对应的至少一个先前槽位， 并在所述目标语句的上文 所对应的至少一个先前槽位中确 定出所述目标语句的槽位； 所述根据所述目标信息的类型， 确定对所述目标语句的答复信息， 包括： 根据所述目标语句的槽位， 确定对所述目标语句的答复信息 。 11.根据权利要求9所述的方法， 其中， 在所述对所述关联槽位特征进行分类处理， 得到 所述目标语句的槽位类型之后， 所述方法还 包括： 若所述目标语句的槽位类型为与 所述目标语句相关， 则根据所述第 一向量确定所述目 标语句的槽位； 所述根据所述目标信息的类型， 确定对所述目标语句的答复信息， 包括： 根据所述目标语句的槽位， 确定对所述目标语句的答复信息 。 12.根据权利要求9所述的方法， 其中， 所述目标语句的槽位类型还包括： 与 预设槽位相 关， 所述方法还 包括： 若所述目标语句的槽位类型为与 所述预设槽位相关， 则在所述预设槽位中确定出所述 目标语句的槽位； 所述根据所述目标信息的类型， 确定对所述目标语句的答复信息， 包括： 根据所述目标语句的槽位， 确定对所述目标语句的答复信息 。 13.一种数据处 理装置， 其特 征在于， 包括： 获取模块， 用于： 获取第一向量和第二向量之间的关联语义特征， 其中， 所述第一向量 为目标语句对应的向量， 所述第二向量 为所述目标语句的上文对应的向量； 分类模块， 用于： 对所述关联语义特征进行分类处理， 得到所述目标语句的目标信 息的 类型； 所述目标信息的类型为： 与所述目标语句的上文相关或与所述目标语句 相关； 答复信息确定模块， 用于： 根据所述目标信息的类型， 确定对所述目标语句的答复信 息。权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114925181 A 3