[發(fā)明專利]相似文本生成方法、裝置、設(shè)備及存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 201910315374.5
• 申請日: 2019-04-18
• 公開（公告）號: CN110147535A
• 公開（公告）日: 2019-08-20
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 金戈;徐亮
• 申請（專利權(quán)）人: 平安科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F17/22
• 分類號: G06F17/22;G06N3/04
• 代理公司: 深圳市世紀恒程知識產(chǎn)權(quán)代理事務(wù)所 44287
• 代理人: 胡海國

1.一種相似文本生成方法，其特征在于，所述相似文本生成方法包括以下步驟：

將當前獲取到的初始文本輸入至當前文本生成器，以使所述當前文本生成器根據(jù)所述初始文本生成并輸出當前相似文本；

將所述初始文本和所述當前相似文本輸入至當前文本鑒別器，以使所述當前文本鑒別器根據(jù)所述當前相似文本獲取對應(yīng)的當前判別概率；

檢測所述當前判別概率是否等于預(yù)設(shè)概率值，若不等于，則根據(jù)預(yù)設(shè)模型優(yōu)化策略對所述當前文本生成器以及所述當前文本鑒別器進行模型優(yōu)化，以獲得優(yōu)化后的文本生成器和優(yōu)化后的文本鑒別器；

將優(yōu)化后的文本生成器作為新的當前文本生成器，將優(yōu)化后的文本鑒別器作為新的文本鑒別器，并返回至所述將當前獲取到的初始文本輸入至當前文本生成器的步驟；

循環(huán)檢測獲取到的當前判別概率是否等于所述預(yù)設(shè)概率值，若等于，則將所述當前相似文本作為目標相似文本。

2.如權(quán)利要求1所述的相似文本生成方法，其特征在于，所述當前文本生成器為第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第一卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第一輸入層和至少一個第一卷積層；

所述將當前獲取到的初始文本輸入至當前文本生成器，以使所述當前文本生成器根據(jù)所述初始文本生成并輸出當前相似文本的步驟，包括：

將當前獲取到的初始文本輸入至所述第一輸入層，以使所述第一輸入層對所述初始文本進行向量轉(zhuǎn)化，獲得第一文本向量；

將所述第一文本向量輸入至所述第一卷積層，以使所述第一卷積層對所述第一文本向量進行文本特征提取，以獲取詞匯隱變量；

通過第一映射函數(shù)對所述詞匯隱變量進行變量篩選，并將篩選結(jié)果作為當前相似文本。

3.如權(quán)利要求2所述的相似文本生成方法，其特征在于，所述將當前獲取到的初始文本輸入至所述第一輸入層，以使所述第一輸入層對所述初始文本進行向量轉(zhuǎn)化，獲得第一文本向量的步驟，包括：

將當前獲取到的初始文本輸入至所述第一輸入層，以使所述第一輸入層對所述初始文本進行分詞處理以獲取對應(yīng)的詞匯文本；

通過所述第一輸入層去除所述詞匯文本中包含的停用詞以獲得目標文本，按所述目標文本的詞匯序列將所述目標文本向量化，獲得第一文本向量。

4.如權(quán)利要求2所述的相似文本生成方法，其特征在于，所述第一映射函數(shù)為gumbel-softmax函數(shù)；

所述通過第一映射函數(shù)對所述詞匯隱變量進行變量篩選，并將篩選結(jié)果作為當前相似文本的步驟，包括：

通過第一映射函數(shù)對所述詞匯隱變量中包含的所有詞匯進行概率計算，獲取各詞匯對應(yīng)的分類概率值；

將所述分類概率值大于預(yù)設(shè)閾值的詞匯作為目標詞匯，并根據(jù)所述目標詞匯生成當前相似文本；

其中，所述第一映射函數(shù)為：

式中，y為分類概率值，α為詞匯隱變量中包含的詞匯，g為符合gumble標準分布的隨機變量，τ為預(yù)設(shè)趨近系數(shù)。

5.如權(quán)利要求1至4任一項所述的相似文本生成方法，其特征在于，所述當前文本鑒別器為第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)，所述第二卷積神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)包括第二輸入層、至少一個第二卷積層、池化層以及輸出層；

所述將所述初始文本和所述當前相似文本輸入至當前文本鑒別器，以使所述當前文本鑒別器根據(jù)所述當前相似文本獲取對應(yīng)的當前判別概率的步驟，包括：

將所述當前相似文本輸入至所述第二輸入層，以使所述第二輸入層將所述當前相似文本向量化，獲得第二文本向量；

將所述第二文本向量輸入至所述第二卷積層，以使所述第二卷積層對所述第二文本向量進行文本特征提取，以獲取目標隱變量；

通過所述池化層對所述目標隱變量進行詞匯抽取以獲取特征詞匯，并根據(jù)所述特征詞匯生成待比對文本；

將所述初始文本以及所述待比對文本輸入至所述輸出層并獲取所述輸出層輸出的當前判別概率。

6.如權(quán)利要求5所述的相似文本生成方法，其特征在于，所述通過所述池化層對所述目標隱變量進行詞匯抽取以獲取特征詞匯，并根據(jù)所述特征詞匯生成待比對文本的步驟，包括：

通過所述池化層對所述目標隱變量中包含的詞匯進行下采樣操作，獲取對應(yīng)的詞匯向量；

將獲取到的所述詞匯向量組成一維詞匯向量，并將所述一維詞匯向量作為待比對文本。