摘要
本发明提供了一种面向动态决策的注意力情境表征方法与装置,构建训练数据集,并将训练数据集分为训练集和测试集,根据所述训练集训练得到行动分类模型,将测试集输入至所述行动分类模型,得到测试集中不同情境数据样本对应的行动类型和分类结果的置信度,将所述测试集按照行动类型进行数据划分,得到每种行动类型的单类型数据集,根据每个单类型数据集以及对应的行动分类结果置信度训练得到每种行动类型的回归模型,根据训练好的每种行动类型的回归模型参数得到每种情境要素对于相应行动类型的权重;在动态决策应用场景下,通过行动分类模型以及情境要素权重,即可获取数据内容的动态情境表征,实现融合动态行为类型的情境特征描述的技术效果。
技术关键词
情境要素
表征方法
注意力
数据
度函数
决策
动态
连续型
计算机程序指令
样本
训练集
信息熵
节点
表征装置
计算机存储介质
聚类算法
处理器通信
数字型