[發明專利]信息處理方法及裝置

在審

• 申請號: 202010141903.7
• 申請日: 2020-03-04
• 公開（公告）號: CN113361282A
• 公開（公告）日: 2021-09-07
• 發明（設計）人: 劉瑞雪;袁韶祖;陳蒙;代巖
• 申請（專利權）人: 北京沃東天駿信息技術有限公司;北京京東世紀貿易有限公司
• 主分類號: G06F40/30
• 分類號: G06F40/30;G06N3/04;G06N3/08
• 代理公司: 北京英賽嘉華知識產權代理有限責任公司 11204
• 代理人: 王達佐;馬曉亞

1.一種信息處理方法，其中，所述方法包括：

獲取待處理文本；

對所述待處理文本進行語義分析，得到所述待處理文本所表達的情感信息；

基于所述情感信息，生成所述待處理文本對應的書法圖像，其中，所述書法圖像所表征的書法作品是模仿預設人員在所述情感信息表征的情感下，對所述待處理文本進行書法創作得到的書法作品。

2.根據權利要求1所述的方法，其中，所述基于所述情感信息，生成所述待處理文本對應的書法圖像，包括：

基于所述情感信息，生成所述待處理文本中的各單字一一對應的單字書法圖像，其中，單字書法圖像所表征的書法作品是模仿所述預設人員在所述情感信息表征的情感下，對所述待處理文本中的單字進行書法創作得到的書法作品；

基于各單字書法圖像以及所述情感信息，生成所述待處理文本對應的書法圖像。

3.根據權利要求2所述的方法，其中，所述基于所述情感信息，生成所述待處理文本中的各單字一一對應的單字書法圖像，包括：

獲取所述待處理文本中的各單字一一對應的單字圖像，其中，單字圖像中的單字為采用預設字體的單字；

將單字圖像輸入與所述情感信息對應的、預先訓練的單字書法生成模型，生成所述待處理文本中的各單字一一對應的單字書法圖像。

4.根據權利要求3所述的方法，其中，所述單字書法生成模型通過如下方式訓練得到：

獲取與所述情感信息對應的第一訓練樣本集合，其中，所述第一訓練樣本集合中的訓練樣本包括樣本單字圖像和樣本單字書法圖像，所述樣本單字書法圖像所表征的書法作品是所述預設人員在所述情感信息表征的情感下，對樣本單字圖像中的單字進行書法創作得到的書法作品；

獲取預先建立的初始單字書法生成模型，其中，所述初始單字書法生成模型包括生成網絡和判別網絡，所述生成網絡用于利用所輸入的樣本單字圖像生成圖像，所述判別網絡用于區分所述生成網絡生成的圖像和輸入所述生成網絡的樣本單字圖像對應的樣本單字書法圖像；

執行如下訓練步驟：利用機器學習方法，將所述樣本單字圖像作為生成網絡的輸入，將生成網絡生成的圖像、與所述樣本單字圖像對應的樣本單字書法圖像作為判別網絡的輸入，對生成網絡和判別網絡進行訓練，將訓練后的初始單字書法生成模型確定為單字書法生成模型。

5.根據權利要求2所述的方法，其中，所述基于各單字書法圖像以及所述情感信息，生成所述待處理文本對應的書法圖像，包括：

根據各單字書法圖像、所述待處理文本的語義相關度信息以及所述待處理文本所表達的情感信息，確定各所述單字書法圖像的布局信息；

根據各單字書法圖像的布局信息，生成所述待處理文本對應的書法圖像。

6.根據權利要求2所述的方法，其中，所述基于各單字書法圖像以及所述情感信息，生成所述待處理文本對應的書法圖像，包括：

將各單字書法圖像以及所述情感信息，輸入預先訓練的篇章書法生成模型，生成所述待處理文本對應的書法圖像。

7.根據權利要求6所述的方法，其中，所述篇章書法生成模型通過如下方式訓練得到：

獲取與所述情感信息對應的第二訓練樣本集合，其中，所述第二訓練樣本集合中的訓練樣本包括樣本待處理文本中各單字一一對應的單字書法圖像、所述樣本待處理文本所表達的情感信息以及樣本書法圖像，所述樣本書法圖像所表征的書法作品是所述預設人員在所述情感信息表征的情感下，對樣本待處理文本進行書法創作得到的書法作品；

采用機器學習算法，將所述樣本待處理文本中各單字一一對應的單字書法圖像、所述樣本待處理文本所表達的情感信息作為輸入數據，將與輸入的所述待處理文本的各單字對應的樣本書法圖像作為期望輸出數據，訓練得到所述篇章書法生成模型。