[發(fā)明專利]語句改寫方法、裝置、電子設(shè)備以及計算機(jī)存儲介質(zhì)

在審

• 申請?zhí)枺?/td>: 202010554856.9
• 申請日: 2020-06-17
• 公開（公告）號: CN111723550A
• 公開（公告）日: 2020-09-29
• 發(fā)明（設(shè)計）人: 楊震;李彥;亓超;馬宇馳
• 申請（專利權(quán)）人: 騰訊科技（深圳）有限公司
• 主分類號: G06F40/126
• 分類號: G06F40/126;G06F40/211;G06F40/30
• 代理公司: 北京市立方律師事務(wù)所 11330
• 代理人: 張筱寧

1.一種語句改寫方法，其特征在于，包括：

確定待處理語句的句向量；

獲取位于預(yù)置采樣范圍內(nèi)的擾動向量；

基于所述擾動向量對所述句向量進(jìn)行調(diào)整，得到改寫語句向量；

基于所述改寫語句向量，生成改寫語句。

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的方法，其特征在于，所述確定待處理語句的句向量，包括：

通過語句改寫模型中的編碼器，確定所述待處理語句的句向量；

所述基于所述改寫語句向量，生成改寫語句，包括：

通過所述語句改寫模型中的解碼器，基于所述改寫語句向量，生成改寫語句。

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的方法，其特征在于，所述確定待處理語句的句向量之前，所述方法還包括：

獲取多個樣本語句；

將各樣本語句輸入至初始編碼器，得到所述各樣本語句的句向量；

基于特定協(xié)方差獲取高斯噪聲向量，并基于所述高斯噪聲向量調(diào)整所述樣本語句的句向量，得到各樣本語句的改寫語句向量；

將各樣本語句的改寫語句向量輸入至初始解碼器，得到所述各樣本語句分別對應(yīng)的改寫語句；

基于各樣本語句的語義以及各樣本語句對應(yīng)的改寫語句的語義，調(diào)整所述初始編碼器和/或所述初始解碼器中的參數(shù)，當(dāng)基于參數(shù)調(diào)整后的初始編碼器和初始解碼器構(gòu)建的模型生成的改寫語句的語義、與相應(yīng)的樣本語句的語義之間的誤差滿足預(yù)置精確度條件時，將所述模型作為所述語句改寫模型。

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的方法，其特征在于，所述基于特定的協(xié)方差獲取高斯噪聲向量包括：

確定所述特定的協(xié)方差對應(yīng)的高斯噪聲的高斯分布序列；

基于所述高斯分布序列，采樣得到所述高斯噪聲向量。

5.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述基于所述改寫語句向量，生成改寫語句之后，所述方法還包括：

基于所述改寫語句的語義以及所述待處理語句的語義，調(diào)整所述預(yù)置采樣范圍。

6.根據(jù)權(quán)利要求1或2所述的方法，其特征在于，所述擾動向量包括分別位于至少兩個預(yù)置采樣范圍內(nèi)的至少兩個擾動向量，則所述至少兩個擾動向量分別對應(yīng)至少兩個改寫語句向量；

所述基于所述改寫語句向量，生成改寫語句之后，所述方法還包括：

從至少兩個改寫語句向量分別對應(yīng)的至少兩個改寫語句中，確定與所述待處理語句語義最接近的目標(biāo)改寫語句。

7.一種語句改寫裝置，其特征在于，包括：

第一確定模塊，用于確定待處理語句的句向量；

第一獲取模塊，用于獲取位于預(yù)置采樣范圍內(nèi)的擾動向量；

第二確定模塊，用于基于所述擾動向量對所述句向量進(jìn)行調(diào)整，得到改寫語句向量；

生成模塊，用于基于所述改寫語句向量，生成改寫語句。

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的裝置，其特征在于，所述第一確定模塊，具體用于：

通過語句改寫模型中的編碼器，確定所述待處理語句的句向量；

生成模塊，具體用于包括：

通過所述語句改寫模型中的解碼器，基于所述改寫語句向量，生成改寫語句。

9.一種電子設(shè)備，其特征在于，包括：

所述電子設(shè)備包括存儲器和處理器；

所述存儲器中存儲有計算機(jī)程序；

所述處理器，用于在運(yùn)行所述計算機(jī)程序時執(zhí)行權(quán)利要求1-6任一項所述的方法。

10.一種計算機(jī)可讀介質(zhì)，其上存儲有計算機(jī)程序，其特征在于，該程序被處理器執(zhí)行時實(shí)現(xiàn)權(quán)利要求1-6任一項所述的方法。