(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 202210153112.5 (22)申请日 2022.02.18 (71)申请人 北京百度网讯科技有限公司 地址 100085 北京市海淀区上地十街10号 百度大厦2层 (72)发明人 龚柳华　魏龙　李小聪　 (74)专利代理 机构 北京市铸成律师事务所 11313 专利代理师 皇甫韵啸 　王云红 (51)Int.Cl. G06F 16/9535(2019.01) G06F 16/9537(2019.01) G06F 16/23(2019.01) G06F 16/28(2019.01) G06F 17/18(2006.01) (54)发明名称 模型信息分析方法、 装置、 电子设备及计算 机存储介质 (57)摘要 本公开提供了模型信息分析方法、 装置、 电 子设备及计算机存储介质， 涉及计算机技术领 域， 尤其涉及信息流、 机器学习、 深度学习等人工 智能技术领域。 具体实现方案为： 获取目标模型； 所述目标模型为当前时刻被调用的多个模型之 一； 确定目标输入特征与预定的待校验特征之间 的依赖关系信息； 所述目标输入 特征为所述目标 模型的多个输入 特征之一； 根据所述依赖关系信 息， 生成模型信息分析结果。 本公开有助于提高 模型以及模 型相关数据的管 理效率， 有助于提高 模型使用效率。 权利要求书3页 说明书12页 附图7页 CN 114547451 A 2022.05.27 CN 114547451 A 1.一种模型信息分析 方法， 包括： 获取目标模型； 所述目标模型为当前时刻被调用的多个模型之一； 确定目标输入特征与 预定的待校验特征之间的依赖关系信 息； 所述目标输入特征为所 述目标模型的多个输入特 征之一； 根据所述依赖关系信息， 生成模型信息分析 结果。 2.根据权利要求1所述的方法， 其中， 所述确定目标输入特征与 预定的待校验特征之间 的依赖关系信息， 包括针对每 个所述待校验特 征执行的下述 步骤中至少之一： 在所述目标输入特征的获取过程与第 一待校验特征相关的情况下， 确定所述依赖关系 信息包括所述目标输入特征依赖所述第一待校验特征； 所述第一待校验特征为所述待校验 特征之一； 在所述第一待校验特征获取过程与 所述目标输入特征相关的情况下， 确定所述依赖关 系信息包括所述第一待校验特 征依赖所述目标输入特 征。 3.根据权利要求2所述的方法， 其中， 所述确定目标输入特征与待校验特征之间的依赖 关系信息， 包括： 在所述依赖关系信 息中被依赖的特征的获取过程与第 二待校验特征相关的情况下， 确 定所述依赖 关系信息包括所述依赖 关系信息中被依赖的特征依赖所述第二待校验特征， 所 述第二待校验特 征为所述第一待校验特 征之外的其它待校验特 征。 4.根据权利要求1 ‑3中任意一项所述的方法， 其中， 所述根据所述依赖关系信息， 生成 模型信息分析 结果， 包括： 根据所述依赖关系信息， 确定与所述目标输入特征具有依赖关系的待校验特征； 所述 与所述目标输入特征具有依赖 关系的待校验特征， 包括与所有所述依赖关系信息相关的待 校验特征； 根据与所述目标输入特 征具有依赖关系的待校验特 征， 生成所述模型信息分析 结果。 5.根据权利要求 4所述的方法， 还 包括： 根据所述模型信息分析结果， 确定所述待校验特征中的冗余特征； 冗余特征为不被多 个模型中任意模型的输入特 征依赖的待校验特 征； 删除所述待校验特 征中的冗余特 征， 得到校验后的特 征。 6.根据权利要求5所述的方法， 还 包括： 根据校验后的特 征， 生成预估样本； 根据所述预估样本， 训练所述目标模型。 7.根据权利要求1 ‑6中任意一项所述的方法， 还 包括： 根据所述目标模型在部署环境中的服 务地址， 获取 所述目标模型的配置文件； 根据所述目标模型的配置文件， 确定所述目标模型的所有输入特 征。 8.根据权利要求1 ‑7中任意一项所述的方法， 还 包括： 根据被调用模型的列表， 确定所述多个模型； 根据所述多个模型和待校验的全量模型， 确定 冗余模型； 在所述全量模型相关的全量输入特征中， 删除所述冗余模型的相关特征， 得到所述待 校验特征。 9.一种模型信息分析装置， 包括：权　利　要　求　书 1/3 页 2 CN 114547451 A 2目标模型获取模块， 用于获取目标模型； 所述目标模型为当前时刻被调用的多个模型 之一； 依赖关系信 息确定模块， 用于确定目标输入特征与预定的待校验特征之间的依赖关系 信息； 所述目标输入特 征为所述目标模型的多个输入特 征之一； 分析结果模块， 用于根据所述依赖关系信息， 生成模型信息分析 结果。 10.根据权利要求9所述的装置， 其中， 所述依赖关系信息确定模块包括： 第一确定单元， 用于在所述目标输入特征的获取过程与第一待校验特征相关的情况 下， 确定所述依赖关系信息包括所述 目标输入特征依赖所述第一待校验特征； 所述第一待 校验特征为所述待校验特 征之一； 第二确定单元， 用于在所述第 一待校验特征获取过程与 所述目标输入特征相关的情况 下， 确定所述依赖关系信息包括所述第一待校验特 征依赖所述目标输入特 征。 11.根据权利要求10所述的装置， 其中， 所述依赖关系信息确定模块包括： 第三确定单元， 用于在所述依赖关系信 息中被依赖的特征的获取过程与其它特征相关 的情况下， 确定所述依赖关系信息包括所述依赖关系信息中被依赖的特征依赖所述其它特 征。 12.根据权利要求9 ‑11中任意一项所述的装置， 其中， 所述分析 结果模块包括： 第一结果单元， 用于根据所述依赖关系信息， 确定与所述目标输入特征具有依赖关系 的待校验特征； 所述与所述 目标输入特征具有依赖关系的待校验特征， 包括与所有所述依 赖关系信息相关的待校验特 征； 第二结果单元， 用于根据与所述目标输入特征具有依赖关系的待校验特征， 生成所述 模型信息分析 结果。 13.根据权利要求12所述的装置， 还 包括： 冗余特征模块， 用于根据 所述模型信 息分析结果， 确定所述待校验特征中的冗余特征； 冗余特征为不被多个模型中任意模型的输入特 征依赖的待校验特 征； 校验模块， 用于删除所述待校验特 征中的冗余特 征， 得到校验后的特 征。 14.根据权利要求13所述的装置， 还 包括： 预估样本模块， 用于根据校验后的特 征， 生成预估样本； 训练模块， 用于根据所述预估样本， 训练所述目标模型。 15.根据权利要求9 ‑14中任意 一项所述的装置， 还 包括： 配置文件获取模块， 用于根据所述目标模型在部署环境中的服务地址， 获取所述目标 模型的配置文件； 输入特征模块， 用于根据所述目标模型的配置文件， 确定所述目标模型的所有输入特 征。 16.根据权利要求9 ‑15中任意 一项所述的装置， 还 包括： 模型获取模块， 用于根据被调用模型的列表， 确定所述多个模型； 冗余模型模块， 用于根据所述多个模型和待校验的全量模型， 确定 冗余模型； 待校验特征获取模块， 用于在所述全量模型相关的全量输入特征中， 删除所述冗余模 型的相关特 征， 得到所述待校验特 征。 17.一种电子设备， 包括：权　利　要　求　书 2/3 页 3 CN 114547451 A 3