[發(fā)明專利]文本增量方法、裝置及終端設(shè)備在審
| 申請?zhí)枺?/td> | 202010019294.8 | 申請日: | 2020-01-08 |
| 公開(公告)號: | CN111241815A | 公開(公告)日: | 2020-06-05 |
| 發(fā)明(設(shè)計)人: | 王健宗;于鳳英;程寧 | 申請(專利權(quán))人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/258 | 分類號: | G06F40/258;G06F16/332;G06F40/58 |
| 代理公司: | 深圳中一聯(lián)合知識產(chǎn)權(quán)代理有限公司 44414 | 代理人: | 葉思 |
| 地址: | 518000 廣東省深圳市福田區(qū)福*** | 國省代碼: | 廣東;44 |
| 權(quán)利要求書: | 查看更多 | 說明書: | 查看更多 |
| 摘要: | |||
| 搜索關(guān)鍵詞: | 文本 增量 方法 裝置 終端設(shè)備 | ||
本申請適用于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,提供了一種文本增量方法,包括:獲取待增量文本;對所述待增量文本進(jìn)行特征提取,獲得所述待增量文本對應(yīng)的特征矩陣;確定所述待增量文本的文本主題;將所述特征矩陣輸入與所述文本主題對應(yīng)的變分自編碼器,獲得所述待增量文本的增量文本。本申請?zhí)岣吡嗽隽课谋九c待增量文本的相關(guān)度,從而大大提高了生成文本的準(zhǔn)確度。
技術(shù)領(lǐng)域
本申請屬于自然語言處理技術(shù)領(lǐng)域,尤其涉及一種文本增量方法、裝置、終端設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)。
背景技術(shù)
當(dāng)前,在諸如問答系統(tǒng)、機(jī)器翻譯等很多人工智能領(lǐng)域,都有根據(jù)原始文本數(shù)據(jù)生成其他文本數(shù)據(jù)的需求。例如人機(jī)問答系統(tǒng)中,當(dāng)用戶詢問機(jī)器人時,機(jī)器人的回答需與用戶的問題相關(guān),也就是說,要求機(jī)器人生成的回答文本數(shù)據(jù)與用戶詢問的文本數(shù)據(jù)之間相關(guān)聯(lián)。
但是傳統(tǒng)的文本生成模型面臨的挑戰(zhàn)是,生成的文本隨機(jī)性過強(qiáng),因此,亟需提供一種新的文本增量方案。
發(fā)明內(nèi)容
本申請實(shí)施例提供了一種文本增量方法、裝置、終端設(shè)備及計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),提供了一種新的文本增量方案,提高了增量文本與待增量文本的相關(guān)度。
第一方面,本申請實(shí)施例提供了一種文本增量方法,包括:
獲取待增量文本;
對所述待增量文本進(jìn)行特征提取,獲得所述待增量文本對應(yīng)的特征矩陣;
確定所述待增量文本的文本主題;
將所述特征矩陣輸入與所述文本主題對應(yīng)的變分自編碼器,獲得所述待增量文本的增量文本。
第二方面,本申請實(shí)施例提供了一種文本增量裝置,包括:
獲取模塊,用于獲取待增量文本;
提取模塊,用于對所述待增量文本進(jìn)行特征提取,獲得所述待增量文本對應(yīng)的特征矩陣;
確定模塊,用于確定所述待增量文本的文本主題;
增量模塊,用于將所述特征矩陣輸入與所述文本主題對應(yīng)的變分自編碼器,獲得所述待增量文本的增量文本。
第三方面,本申請實(shí)施例提供了一種終端設(shè)備,包括:存儲器、處理器以及存儲在所述存儲器中并可在所述處理器上運(yùn)行的計算機(jī)程序,所述處理器執(zhí)行所述計算機(jī)程序時實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的文本增量方法。
第四方面,本申請實(shí)施例提供了一種計算機(jī)可讀存儲介質(zhì),所述計算機(jī)可讀存儲介質(zhì)存儲有計算機(jī)程序,所述計算機(jī)程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)如第一方面所述的文本增量方法。
第五方面,本申請實(shí)施例提供了一種計算機(jī)程序產(chǎn)品,當(dāng)計算機(jī)程序產(chǎn)品在終端設(shè)備上運(yùn)行時,使得終端設(shè)備執(zhí)行如第一方面所述的文本增量方法。
在本申請實(shí)施例中,通過先提取待增量文本的特征矩陣,確定待增量文本的文本主題,再結(jié)合與文本主題對應(yīng)的VAE生成增量文本。一方面,利用與文本主題對應(yīng)的VAE生成增量文本,不同的主題設(shè)置一個不同的VAE;另一方面,由于VAE計算出的分布依賴于輸入的變量,所有對這個分布的采樣都會生成與輸入相似或相關(guān)的輸出,其本身可以幫助生成文本時實(shí)現(xiàn)確定性,因而通過這兩方面的雙重作用就避免了生成文本時的完全隨機(jī)性,提高了增量文本與待增量文本的相關(guān)度,從而可以大幅提升文本生成的質(zhì)量。
附圖說明
為了更清楚地說明本申請實(shí)施例中的技術(shù)方案,下面將對實(shí)施例或現(xiàn)有技術(shù)描述中所需要使用的附圖作簡單地介紹,顯而易見地,下面描述中的附圖僅僅是本申請的一些實(shí)施例,對于本領(lǐng)域普通技術(shù)人員來講,在不付出創(chuàng)造性勞動性的前提下,還可以根據(jù)這些附圖獲得其他的附圖。
圖1是本申請一實(shí)施例提供的文本增量方法所適用于的手機(jī)的結(jié)構(gòu)示意圖;
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