1.一种数据处理方法，其特征在于，所述方法包括：
2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述训练数据集对所述第二语义理解模型进行训练，包括：
3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一语义理解模型还包括输出层，所述子模型包括所述输出层；
4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述k个网络层为所述m个网络层中的前k个网络层，且所述k个网络层的排列顺序与所述m个网络层中的前k个网络层的排列顺序匹配；
5.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
6.如权利要求5所述的方法，其特征在于，与所述目标网络层关联的置信度预测模块的训练过程包括：
7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述模块训练数据为至少一个样本特征组成的样本特征序列；所述调用与所述目标网络层关联的置信度预测模块对模块训练数据进行置信度分析，得到所述模块训练数据的预测置信度，包括：
8.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述模块训练数据包括调用更新后的第二语义理解模型的输出层，基于第s个网络层输出的待处理数据的特征，得到的输出结果，s为大于k小于m的整数；所述获取所述模块训练数据的校准置信度，包括：
9.如权利要求5所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
10.如权利要求9所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
11.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述训练数据集对所述子模型进行训练，得到训练后的子模型，包括：
12.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一语义理解模型包含原始词表，所述原始词表包括至少一个分词和每个分词的嵌入特征；所述方法还包括：
13.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
14.如权利要求12所述的方法，其特征在于，所述获取所述训练数据集对应的子词表，包括：
15.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述m个网络层包括至少一个编码网络层，每个编码网络层的输入特征包括第一向量和第二向量；每个编码网络层确定输入特征的注意力的过程包括：
16.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述m个网络层包括至少一个编码网络层；每个编码网络层的残差连接是基于输入特征，以及所述输入特征的非线性变换与第二参数的积计算得到的；所述第二参数是通过所述训练数据集训练得到的。
17.一种数据处理装置，其特征在于，所述数据处理装置包括：
18.一种计算机设备，其特征在于，包括：存储器和处理器；
19.一种计算机可读存储介质，其特征在于，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如权利要求1-16任一项所述的数据处理方法。
20.一种计算机程序产品，其特征在于，所述计算机程序产品包括计算机程序，所述计算机程序适于被处理器加载并执行如权利要求1-16任一项所述的数据处理方法。