[發(fā)明專(zhuān)利]語(yǔ)句生成方法、裝置、設(shè)備及存儲(chǔ)介質(zhì)

有效

• 申請(qǐng)?zhí)枺?/td>: 201910068987.3
• 申請(qǐng)日: 2019-01-24
• 公開(kāi)（公告）號(hào): CN110162604B
• 公開(kāi)（公告）日: 2023-09-12
• 發(fā)明（設(shè)計(jì)）人: 譚翊章;丁佳晨;繆暢宇
• 申請(qǐng)（專(zhuān)利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類(lèi)號(hào): G06F16/332
• 分類(lèi)號(hào): G06F16/332
• 代理公司: 北京三高永信知識(shí)產(chǎn)權(quán)代理有限責(zé)任公司 11138
• 代理人: 張所明

1.一種語(yǔ)句生成方法，其特征在于，所述方法包括：

獲取輸入序列；

對(duì)所述輸入序列進(jìn)行編碼處理得到語(yǔ)句特征向量，所述語(yǔ)句特征向量為所述輸入序列的表示；

對(duì)所述語(yǔ)句特征向量進(jìn)行解碼得到第一預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列；

對(duì)所述第一預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列進(jìn)行聚類(lèi)得到至少兩類(lèi)語(yǔ)句序列集合；

從所述至少兩類(lèi)語(yǔ)句序列集合中篩選出第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，所述第二預(yù)定數(shù)量小于所述第一預(yù)定數(shù)量；

根據(jù)所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，確定所述輸入序列對(duì)應(yīng)的輸出序列；

其中，所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列包括第一語(yǔ)句特征類(lèi)型、第二語(yǔ)句特征類(lèi)型和第三語(yǔ)句特征類(lèi)型中的至少兩種；所述第一語(yǔ)句特征類(lèi)型用于指示所述候選語(yǔ)句序列的語(yǔ)句通順度高于通順閾值，且所述候選語(yǔ)句序列與所述輸入序列之間的關(guān)聯(lián)度低于或者等于關(guān)聯(lián)閾值；所述第二語(yǔ)句特征類(lèi)型用于指示所述候選語(yǔ)句序列的語(yǔ)句通順度低于或者等于所述通順閾值；所述第三語(yǔ)句特征類(lèi)型用于指示所述候選語(yǔ)句序列與所述輸入序列之間的關(guān)聯(lián)度高于所述關(guān)聯(lián)閾值。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述語(yǔ)句特征向量進(jìn)行解碼得到第一預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，包括：

對(duì)所述語(yǔ)句特征向量進(jìn)行第i次解碼得到所述第一預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，所述候選語(yǔ)句序列包括i個(gè)解碼詞，所述i的初始值為1；

所述根據(jù)所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，確定所述輸入序列對(duì)應(yīng)的輸出序列，包括：

當(dāng)所述第i次解碼得到的解碼詞未包括預(yù)測(cè)的終止詞時(shí)將所述i加1，繼續(xù)執(zhí)行對(duì)所述語(yǔ)句特征向量進(jìn)行第i次解碼得到所述第一預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列的步驟；

當(dāng)所述第i次解碼得到的解碼詞包括所述預(yù)測(cè)的終止詞時(shí)，獲取所述第i次解碼、聚類(lèi)和篩選后的所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列；

根據(jù)獲取到的所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，確定所述輸出序列。

3.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述對(duì)所述第一預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列進(jìn)行聚類(lèi)得到至少兩類(lèi)語(yǔ)句序列集合，包括：

對(duì)于所述第一預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，采用指定聚類(lèi)算法進(jìn)行聚類(lèi)得到所述至少兩類(lèi)語(yǔ)句序列集合，所述至少兩類(lèi)語(yǔ)句序列集合各自對(duì)應(yīng)的語(yǔ)句特征類(lèi)型是不同的；

其中，所述指定聚類(lèi)算法包括K均值聚類(lèi)算法、均值漂移聚類(lèi)算法、基于密度的聚類(lèi)算法、用高斯混合模型的最大期望聚類(lèi)算法、凝聚層次聚類(lèi)算法中的至少一種。

4.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)獲取到的所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列，確定所述輸出序列，包括：

獲取語(yǔ)句評(píng)分模型，所述語(yǔ)句評(píng)分模型用于表示基于樣本語(yǔ)句序列進(jìn)行訓(xùn)練得到的語(yǔ)句評(píng)價(jià)規(guī)律；

對(duì)于所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列中的每個(gè)所述候選語(yǔ)句序列，輸入所述語(yǔ)句評(píng)分模型得到語(yǔ)句評(píng)分，所述語(yǔ)句評(píng)分用于指示所述候選語(yǔ)句序列的語(yǔ)句質(zhì)量；

根據(jù)所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列各自對(duì)應(yīng)的語(yǔ)句評(píng)分，確定所述輸出序列。

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述語(yǔ)句評(píng)分與所述候選語(yǔ)句序列的語(yǔ)句質(zhì)量呈負(fù)相關(guān)關(guān)系，所述根據(jù)所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列各自對(duì)應(yīng)的語(yǔ)句評(píng)分，確定所述輸出序列，包括：

確定所述第二預(yù)定數(shù)量的候選語(yǔ)句序列各自對(duì)應(yīng)的語(yǔ)句評(píng)分中的最低語(yǔ)句評(píng)分；

將所述最低語(yǔ)句評(píng)分對(duì)應(yīng)的候選語(yǔ)句序列確定為所述輸出序列。

6.根據(jù)權(quán)利要求4所述的方法，其特征在于，所述獲取語(yǔ)句評(píng)分模型，包括：

獲取訓(xùn)練樣本集，所述訓(xùn)練樣本集包括所述至少一組樣本數(shù)據(jù)組，每組所述樣本數(shù)據(jù)組包括：樣本語(yǔ)句序列和預(yù)先標(biāo)注的正確語(yǔ)句評(píng)分；

根據(jù)所述至少一組樣本數(shù)據(jù)組，采用誤差反向傳播算法對(duì)原始參數(shù)模型進(jìn)行訓(xùn)練，得到所述語(yǔ)句評(píng)分模型。