[發明專利]一種文本生成方法、裝置、電子設備及存儲介質

在審

• 申請號: 202010006819.4
• 申請日: 2020-01-03
• 公開（公告）號: CN111221940A
• 公開（公告）日: 2020-06-02
• 發明（設計）人: 何拴緒;劉朝春;曾濤;李雨瑟;張發濤
• 申請（專利權）人: 京東數字科技控股有限公司
• 主分類號: G06F16/33
• 分類號: G06F16/33;G06F40/289
• 代理公司: 北京華夏泰和知識產權代理有限公司 11662
• 代理人: 王衛忠;李雪

本申請涉及一種文本生成方法、裝置、電子設備及存儲介質，該方法包括：獲取引導信息；從語料庫中選擇與所述引導信息相關聯的語料作為訓練樣本；根據所述訓練樣本對基礎語言模型進行訓練，得到文本生成模型；將所述引導信息輸入所述文本生成模型，得到所述引導信息對應的文本。該技術方案無需用戶自行創作撰寫，縮短內容生成耗時，提高效率；另外，基于引導信息篩選語料庫，對訓練好的基礎語言模型進行二次訓練，使得實際用于生成文本的模型與用戶所需話題之間的匹配度較高，可以針對不同應用場景生成風格不同的內容，提升了文本內容質量及靈活多樣性。

技術領域

本申請涉及計算機自然語言處理領域，尤其涉及一種文本生成方法、裝置、電子設備及存儲介質。

背景技術

目前，用戶需要某種類型的文本時，可以根據自身的文學水平，自行撰寫文本；也可以根據需要，從互聯上查找可供使用的現成的文本。但是，在實現本申請的過程中，發明人發現：用戶自行撰寫文本耗費時間長，而且需要用戶有一定的文學水平，而互聯網上查找的文本又難以與用戶所需的主題完全匹配。

因此，如何提升內容生成的效率和質量，快速地、批量自動生成符合用戶需求的文本成為亟待解決的問題。

發明內容

為了解決上述技術問題或者至少部分地解決上述技術問題，本申請實施例提供了一種文本生成方法、裝置、電子設備及存儲介質。

第一方面，本申請實施例提供了一種文本生成方法，包括：

獲取引導信息；

從語料庫中選擇與所述引導信息相關聯的語料作為訓練樣本；

根據所述訓練樣本對基礎語言模型進行訓練，得到文本生成模型；

將所述引導信息輸入所述文本生成模型，得到所述引導信息對應的文本。

可選的，所述方法還包括：

基于所述語料庫對預設神經網絡模型進行訓練，得到所述基礎語言模型。

可選的，所述將所述引導信息輸入所述文本生成模型，得到所述引導信息對應的文本，包括：

根據所述引導信息由所述文本生成模型生成第一預設個數的待選詞，所述第一預設個數大于或等于2個；

從所述待選詞中隨機選擇用于生成所述文本的輸出詞語。

可選的，所述從所述待選詞中隨機選擇用于生成所述文本的輸出詞語，還包括：

從所述待選詞中隨機選擇第二預設個數的輸出詞語，所述第二預設個數小于或等于所述第一預設個數；

采用預設分析模型計算每個輸出詞語對應的權重值；

當所述權重值符合預設條件時，選擇所述權重值對應輸出詞語生成所述文本。

可選的，所述方法還包括：

獲取文本類型；

所述將所述引導信息輸入所述文本生成模型，得到所述引導信息對應的文本，包括：

根據所述文本類型確定文本長度；

將所述引導信息輸入所述文本生成模型，生成符合所述文本長度的文本。

可選的，當所述文本類型為評論時，所述方法還包括：

獲取評論對象的歷史評論信息；

分析所述文本與所述歷史評論信息的關聯度；

根據所述關聯度確定所述文本對應的評論類型，所述評論類型包括：對所述評論對象的評論或對所述歷史評論信息的回復；

根據所述評論類型發布所述文本。