[發明專利]文本創作的輔助方法、裝置及服務器在審
| 申請號: | 202110324256.8 | 申請日: | 2021-03-25 |
| 公開(公告)號: | CN113033182A | 公開(公告)日: | 2021-06-25 |
| 發明(設計)人: | 張榮升;李樂;江琳;張樂;常永炷;張林箭;毛曉曦;陳琳;朱康峰;胡志偉;林葉新;范長杰;胡志鵬 | 申請(專利權)人: | 網易(杭州)網絡有限公司 |
| 主分類號: | G06F40/211 | 分類號: | G06F40/211;G06F40/216;G06F40/284;G06F16/683;G06N3/08 |
| 代理公司: | 北京超凡宏宇專利代理事務所(特殊普通合伙) 11463 | 代理人: | 鐘揚飛 |
| 地址: | 310052 浙江省杭州*** | 國省代碼: | 浙江;33 |
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| 摘要: | |||
| 搜索關鍵詞: | 文本 創作 輔助 方法 裝置 服務器 | ||
本發明提供了一種文本創作的輔助方法、裝置及服務器,涉及深度學習技術領域,包括:從預先訓練得到的創作輔助模型集中確定目標創作輔助模型;獲取文本屬性參數,通過目標創作輔助模型基于文本屬性參數生成初稿文本;從預先訓練得到的修改輔助模型集中確定目標修改輔助模型;基于初稿文本確定待修改文本和待修改文本對應的修改參數,通過目標修改輔助模型根據待修改文本和修改參數生成已修改文本;根據初稿文本和已修改文本確定目標文本。本發明可以較好地輔助用戶進行高效地創作,同時使生成的文本更好地滿足用戶需求。
技術領域
本發明涉及深度學習技術領域,尤其是涉及一種文本創作的輔助方法、裝置及服務器。
背景技術
隨著深度學習技術的發展,自然語言處理技術的各個研究方向都有比較大的進展,其中,工業應用的人工智能創作是自然語言處理技術一個重要且熱門的應用方向,例如智能創作詩歌、歌詞、小說、新聞稿等。但是,由于文學作品創作涉及到人類對藝術的審美以及人類的創造性,不僅僅是基于歷史數據得到的統計規律上的辭藻組合,更集成了人類對新鮮事物、具體場景的感受,而這些正是人工智能創作尚且欠缺的能力。另外,人工智能創作在創作較長的文本時,經常存在前后文矛盾或無中心思想的問題。綜上所述,現有的人工智能創作生成的文本無法滿足用戶需求。
發明內容
有鑒于此,本發明的目的在于提供一種文本創作的輔助方法、裝置及服務器,可以較好地輔助用戶進行高效地創作,同時使生成的文本更好地滿足用戶需求。
第一方面,本發明實施例提供了一種文本創作的輔助方法,所述方法包括:從預先訓練得到的創作輔助模型集中確定目標創作輔助模型;獲取文本屬性參數,通過所述目標創作輔助模型基于所述文本屬性參數生成初稿文本;從預先訓練得到的修改輔助模型集中確定目標修改輔助模型;基于所述初稿文本確定待修改文本和所述待修改文本對應的修改參數,通過所述目標修改輔助模型根據所述待修改文本和所述修改參數生成已修改文本;根據所述初稿文本和所述已修改文本確定目標文本。
在一種實施方式中,所述創作輔助模型集包括整體推薦模型、敘事推薦模型、實時推薦模型中的一種或多種;所述文本屬性參數的類型包括文本特征、情節描述文本、上文單句文本中的一種或多種;不同創作輔助模型對應的文本屬性參數的類型不同。
在一種實施方式中,所述整體推薦模型對應的文本屬性參數的類型為文本特征,所述文本特征包括內容控制特征和格式控制特征;所述通過所述目標創作輔助模型基于所述文本屬性參數生成初稿文本的步驟,包括:如果所述目標創作輔助模型為所述整體推薦模型,將所述文本特征輸入至所述整體推薦模型,通過所述整體推薦模型內的編碼器基于所述內容控制特征進行編碼得到第一編碼結果,以及通過所述整體推薦模型內的解碼器基于所述格式控制特征對所述第一編碼結果進行解碼得到初稿文本;其中,所述整體推薦模型采用seq2seq模型;所述內容控制特征至少包括文本風格、文本情緒、文本標簽;所述格式控制特征至少包括文本韻腳、段落屬性。
在一種實施方式中,所述敘事推薦模型對應的文本屬性參數的類型為情節描述文本;所述通過所述目標創作輔助模型基于所述文本屬性參數生成初稿文本的步驟,包括:如果所述目標創作輔助模型為所述敘事推薦模型,將所述情節描述文本輸入至所述敘事推薦模型,通過所述敘事推薦模型內的編碼器對所述情節描述文本進行編碼得到第二編碼結果,以及通過所述敘事推薦模型內的解碼器對所述第二編碼結果進行解碼得到初稿文本;其中,所述敘事推薦模型采用seq2seq模型。
在一種實施方式中,所述實時推薦模型對應的文本屬性參數的類型為上文單句文本;所述通過所述目標創作輔助模型基于所述文本屬性參數生成初稿文本的步驟,包括:如果所述目標創作輔助模型為所述實時推薦模型,將所述上文單句文本輸入至所述實時推薦模型,通過所述實時推薦模型基于所述上文單句文本生成一個或多個下文單句文本,將所述上文單句文本與各個所述下文單句文本的組合作為初稿文本;其中,所述實時推薦模型采用自回歸語言模型。
在一種實施方式中,所述修改輔助模型集包括段落推薦模型、單句文本推薦模型、詞匯推薦模型中的一種或多種。
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