问题处理模型的确定方法、装置及计算机程序产品与流程

技术特征：
1.一种问题处理模型的确定方法，包括：根据问题描述信息，生成用于处理所述问题描述信息所指示的问题的知识图谱；根据所述知识图谱，确定适于处理所述问题的初始网络模型；预处理所获取的时空数据，得到所述时空数据在所述初始网络模型所适用的数据表示格式下的表示数据；通过所述表示数据，训练所述初始网络模型，得到用于处理所述问题的问题处理模型。2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述根据问题描述信息，生成用于处理所述问题描述信息所指示的问题的知识图谱，包括：根据所述问题描述信息，从目标数据库中抓取处理所述问题描述信息所指示的问题的目标数据；识别所述目标数据中的实体，并确定识别到的实体之间的关联信息；根据识别到的实体和所述关联信息，生成所述知识图谱。3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述根据所述问题描述信息，从目标数据库中抓取处理所述问题描述信息所指示的问题的目标数据，包括：根据所述目标数据库中的数据的主题，确定用于处理所述问题的数据和所确定出的数据所关联的数据；根据所确定出的所有数据的层级结构，从各层级的关键信息中确定出所述目标数据。4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述预处理所获取的时空数据，得到所述时空数据在所述初始网络模型所适用的数据表示格式下的表示数据，包括：基于预设对应关系，确定所述初始网络模型所适用的数据表示格式，其中，所述预设对应关系表征网络模型与数据表示格式之间的对应关系；预处理所述时空数据，得到所述时空数据在所述初始网络模型所适用的数据表示格式下的表示数据。5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述通过所述表示数据，训练所述初始网络模型，得到用于处理所述问题的问题处理模型，包括：确定所述初始网络模型所适用的优化方法；在通过所述表示数据训练所述初始网络模型的过程中，采用所述初始网络模型所适用的优化方法调整所述初始网络模型，基于元学习方式，得到用于处理所述问题的问题处理模型。6.根据权利要求5所述的方法，其中，所述采用所述初始网络模型所适用的优化方法调整所述初始网络模型，包括：在迭代训练所述初始网络模型的过程中，根据经所述初始网络模型所适用的多种优化方法调整后的所述初始网络模型的处理结果，从所述多种优化方法中确定目标优化方法，以在后续的训练过程中通过所述目标优化方法调整所述初始网络模型。7.一种时空数据的处理方法，包括：获取待处理时空数据；通过问题处理模型得到对应于所述待处理时空数据的处理结果，其中，所述问题处理模型通过权利要求1
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6中任一项得到。8.一种问题处理模型的确定装置，包括：
生成单元，被配置成根据问题描述信息，生成用于处理所述问题描述信息所指示的问题的知识图谱；确定单元，被配置成根据所述知识图谱，确定适于处理所述问题的初始网络模型；预处理单元，被配置成预处理所获取的时空数据，得到所述时空数据在所述初始网络模型所适用的数据表示格式下的表示数据；得到单元，被配置成通过所述表示数据，训练所述初始网络模型，得到用于处理所述问题的问题处理模型。9.根据权利要求8所述的装置，其中，所述生成单元，进一步被配置成：根据所述问题描述信息，从目标数据库中抓取处理所述问题描述信息所指示的问题的目标数据；识别所述目标数据中的实体，并确定识别到的实体之间的关联信息；根据识别到的实体和所述关联信息，生成所述知识图谱。10.根据权利要求9所述的装置，其中，所述生成单元，进一步被配置成：根据所述目标数据库中的数据的主题，确定用于处理所述问题的数据和所确定出的数据所关联的数据；根据所确定出的所有数据的层级结构，从各层级的关键信息中确定出所述目标数据。11.根据权利要求8所述的装置，其中，所述预处理单元，进一步被配置成：基于预设对应关系，确定所述初始网络模型所适用的数据表示格式，其中，所述预设对应关系表征网络模型与数据表示格式之间的对应关系；预处理所述时空数据，得到所述时空数据在所述初始网络模型所适用的数据表示格式下的表示数据。12.根据权利要求8所述的装置，其中，所述得到单元，进一步被配置成：确定所述初始网络模型所适用的优化方法；在通过所述表示数据训练所述初始网络模型的过程中，采用所述初始网络模型所适用的优化方法调整所述初始网络模型，基于元学习方式，得到用于处理所述问题的问题处理模型。13.根据权利要求12所述的装置，其中，所述得到单元，进一步被配置成：在迭代训练所述初始网络模型的过程中，根据经所述初始网络模型所适用的多种优化方法调整后的所述初始网络模型的处理结果，从所述多种优化方法中确定目标优化方法，以在后续的训练过程中通过所述目标优化方法调整所述初始网络模型。14.一种时空数据的处理装置，包括：获取单元，被配置成获取待处理时空数据；处理单元，被配置成通过问题处理模型得到对应于所述待处理时空数据的处理结果，其中，所述问题处理模型通过权利要求8
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13中任一项得到。15.一种电子设备，其特征在于，包括：至少一个处理器；以及与所述至少一个处理器通信连接的存储器；其中，所述存储器存储有可被所述至少一个处理器执行的指令，所述指令被所述至少一个处理器执行，以使所述至少一个处理器能够执行权利要求1
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7中任一项所述的方法。16.一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机指令用于使所述计算机执行权利要求1
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7中任一项所述的方法。17.一种计算机程序产品，包括：计算机程序，所述计算机程序在被处理器执行时实现
根据权利要求1
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7中任一项所述的方法。

技术总结
本公开提供了问题处理模型的确定方法、相关装置及计算机程序产品，具体涉及人工智能技术，可用于时空大数据处理场景下。具体实现方案为：根据问题描述信息，生成用于处理问题描述信息所指示的问题的知识图谱；根据知识图谱，确定适于处理问题的初始网络模型；预处理所获取的时空数据，得到时空数据在初始网络模型所适用的数据表示格式下的表示数据；通过表示数据，训练初始网络模型，得到用于处理问题的问题处理模型。本公开提高了确定用于解决时空领域问题的问题处理模型的便捷性和效率；通过问题处理模型处理时空数据，提高了处理结果的准确度。的准确度。的准确度。


技术研发人员：彭姝琳
受保护的技术使用者：北京百度网讯科技有限公司
技术研发日：2021.09.23
技术公布日：2022/1/3