1.一种应用AI决策的用户会话资源数据保护方法，其特征在于，应用于大数据AI决策服务器，所述方法包括：获得原始Online会话资源文本，对所述原始Online会话资源文本进行文本细节重构，得到Online会话资源重构文本；

对所述Online会话资源重构文本进行敏感数据向量挖掘，得到目标敏感数据表征向量；

获得通用敏感文本处理网络，采用所述通用敏感文本处理网络和所述目标敏感数据表征向量对设定敏感文本处理网络进行联合调试，得到中间敏感文本处理网络；

结合所述通用敏感文本处理网络的网络变量，对所述中间敏感文本处理网络的网络变量进行改进操作，得到最终敏感文本处理网络；

获得通用敏感数据表征向量和待匿名Online会话资源文本，并将所述通用敏感数据表征向量和所述目标敏感数据表征向量进行表征向量拼接操作，得到敏感数据拼接向量；

采用所述最终敏感文本处理网络和所述敏感数据拼接向量，对所述待匿名Online会话资源文本进行敏感数据匿名保护，得到满足大数据保护条件的Online会话资源脱敏文本；

所述采用所述通用敏感文本处理网络和所述目标敏感数据表征向量，对设定敏感文本处理网络进行联合调试，得到中间敏感文本处理网络，包括：采用所述通用敏感文本处理网络的网络变量，对所述设定敏感文本处理网络的网络变量进行回滚处理，得到默认敏感文本处理网络；

采用所述目标敏感数据表征向量对所述默认敏感文本处理网络进行调试，得到所述中间敏感文本处理网络；

其中，所述采用所述目标敏感数据表征向量对所述默认敏感文本处理网络进行调试，得到所述中间敏感文本处理网络，包括：获得Online会话资源调试文本；

采用所述目标敏感数据表征向量和所述默认敏感文本处理网络，对所述Online会话资源调试文本进行敏感数据匿名保护，得到文本匿名保护预测结果；

确定所述文本匿名保护预测结果和模板Online会话资源文本的调试代价数据；

通过所述调试代价数据改进所述默认敏感文本处理网络的网络变量，以获得所述中间敏感文本处理网络；

其中，所述采用所述目标敏感数据表征向量和所述默认敏感文本处理网络，对所述Online会话资源调试文本进行敏感数据匿名保护，得到文本匿名保护预测结果，包括：采用所述默认敏感文本处理网络，对所述Online会话资源调试文本进行文本特征提炼，得到敏感数据表征向量样例；

采用所述目标敏感数据表征向量，对所述敏感数据表征向量样例进行敏感要素泛化操作，得到所述Online会话资源调试文本的敏感文本泛化向量样例；

采用所述默认敏感文本处理网络，通过所述敏感文本泛化向量样例生成所述Online会话资源调试文本的文本匿名保护预测结果；

其中，所述采用所述默认敏感文本处理网络，通过所述敏感文本泛化向量样例生成所述Online会话资源调试文本的文本匿名保护预测结果，包括：采用所述默认敏感文本处理网络，对所述敏感文本泛化向量样例进行文本恢复操作，得到Online会话资源恢复文本；

对所述Online会话资源调试文本进行内容判别操作，得到所述Online会话资源调试文本的内容判别结果；

采用所述内容判别结果，对所述Online会话资源恢复文本进行内容显著性调整，得到所述文本匿名保护预测结果。

2.如权利要求1所述的应用AI决策的用户会话资源数据保护方法，其特征在于，所述采用所述最终敏感文本处理网络和所述敏感数据拼接向量，对所述待匿名Online会话资源文本进行敏感数据匿名保护，得到满足大数据保护条件的Online会话资源脱敏文本，包括：采用所述最终敏感文本处理网络对所述待匿名Online会话资源文本进行文本特征提炼，得到所述待匿名Online会话资源文本的待匿名敏感文本向量；

采用所述敏感数据拼接向量对所述待匿名敏感文本向量进行敏感要素泛化操作，得到敏感文本泛化向量；

采用所述最终敏感文本处理网络对所述敏感文本泛化向量进行文本恢复操作，得到所述满足大数据保护条件的Online会话资源脱敏文本。

3.如权利要求2所述的应用AI决策的用户会话资源数据保护方法，其特征在于，所述采用所述最终敏感文本处理网络对所述待匿名Online会话资源文本进行文本特征提炼，得到所述待匿名Online会话资源文本的待匿名敏感文本向量，包括：采用所述最终敏感文本处理网络，对所述待匿名Online会话资源文本进行敏感数据向量挖掘处理，得到所述待匿名Online会话资源文本的文本描述数据；

采用所述最终敏感文本处理网络，将所述文本描述数据进行区域投影操作，得到所述文本描述数据的文本区域定位标签；

采用所述最终敏感文本处理网络，通过所述文本区域定位标签生成所述待匿名Online会话资源文本的待匿名敏感文本向量。

4.如权利要求1所述的应用AI决策的用户会话资源数据保护方法，其特征在于，所述将所述通用敏感数据表征向量和所述目标敏感数据表征向量进行表征向量拼接操作，得到敏感数据拼接向量，包括：将所述通用敏感数据表征向量进行汇总操作，得到已汇总敏感数据表征向量；

将所述已汇总敏感数据表征向量和所述目标敏感数据表征向量进行向量聚合，得到敏感数据拼接向量。

5.如权利要求1所述的应用AI决策的用户会话资源数据保护方法，其特征在于，所述结合所述通用敏感文本处理网络的网络变量，对所述中间敏感文本处理网络的网络变量进行改进操作，得到最终敏感文本处理网络，包括：从所述中间敏感文本处理网络中抽取得到至少一个拟改进网络单元；

通过所述拟改进网络单元，在所述通用敏感文本处理网络中抽取得到对应的改进辅助单元；

结合所述改进辅助单元的单元配置变量，对所述拟改进网络单元的单元配置变量进行改进操作，得到所述最终敏感文本处理网络。

6.如权利要求5所述的应用AI决策的用户会话资源数据保护方法，其特征在于，所述结合所述改进辅助单元的单元配置变量，对所述拟改进网络单元的单元配置变量进行改进操作，得到所述最终敏感文本处理网络，包括：确定所述拟改进网络单元的单元配置变量加权因子和所述改进辅助单元的单元配置变量加权因子；

通过所述拟改进网络单元的单元配置变量加权因子和所述改进辅助单元的单元配置变量加权因子，将所述拟改进网络单元的单元配置变量和所述改进辅助单元的单元配置变量进行向量聚合，得到所述最终敏感文本处理网络。

7.如权利要求1所述的应用AI决策的用户会话资源数据保护方法，其特征在于，所述方法还包括：对所述Online会话资源脱敏文本进行文本细节解析，得到所述Online会话资源脱敏文本的文本细节解析结果；

通过所述文本细节解析结果，对所述Online会话资源脱敏文本进行文本细节重构，得到Online会话资源脱敏重构文本；

其中，所述通过所述文本细节解析结果，对所述Online会话资源脱敏文本进行文本细节重构，得到Online会话资源脱敏重构文本，包括：获得AI文本重构网络；

采用所述AI文本重构网络对所述Online会话资源脱敏文本进行文本重构，得到Online会话资源脱敏重构文本；

所述采用所述AI文本重构网络对所述Online会话资源脱敏文本进行文本重构，得到Online会话资源脱敏重构文本之前，包括：获得重构文本样例和设定AI文本重构网络；

对所述重构文本样例进行扰动添加操作，得到扰动文本样例；

采用所述扰动文本样例对所述设定AI文本重构网络进行调试，得到所述AI文本重构网络。

8.一种用于实现应用AI决策的用户会话资源数据保护方法的软件产品，其特征在于，包括计算机程序/指令，其中，当所述计算机程序/指令被执行时，实现执行如权利要求1‑7中一个或多个所述的方法。

9.一种计算机可读存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序，所述计算机程序在运行时如权利要求1‑7中一个或多个所述的方法。