[發明專利]文本評論的生成方法以及電子設備

有效

• 申請號: 202110707456.1
• 申請日: 2021-06-24
• 公開（公告）號: CN113486649B
• 公開（公告）日: 2023-07-04
• 發明（設計）人: 簡仁賢;吳文杰;蘇暢;范敏
• 申請（專利權）人: 竹間智能科技（上海）有限公司
• 主分類號: G06F40/211
• 分類號: G06F40/211;G06F40/216;G06F40/284;G06F40/30
• 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

本申請提供一種文本評論的生成方法及裝置、電子設備、包括：獲取待評論文本；根據待評論文本中每個句子的關鍵詞，確定不同句子之間的語義關系；將每個句子對應的句子特征以及不同句子之間的語義關系，作為已訓練的文本生成模型的輸入；將文本生成模型輸出的組合概率最高的多條詞匯序列，作為模型評論語句。上述方案，豐富了評論語句的種類，且由于充分考慮了句子之間的語義關系，使生成的評論語句更準確，更有效。

技術領域

本申請涉及自然語言處理技術領域，特別涉及一種文本評論的生成方法以及電子設備。

背景技術

自然語言生成(NLG)是自然語言處理(NLP)的重要研究領域之一。現有研究大多是針對如何生成文本摘要，如何生成文本標題以及智能問答等，對于評論生成的研究較少。

現有技術的生成模型存在以下問題：對于同一條文本數據生成的評論內容單一；生成效果不穩定，語病邏輯錯誤等問題不可避免；3.泛化能力較低，在與訓練數據差異較大的案例上效果顯著降低。

發明內容

本申請實施例提供了文本評論的生成方法，用于生成多樣化且準確性高的文本評論。

本申請實施例提供了一種文本評論的生成方法，包括：

獲取待評論文本；

根據所述待評論文本中每個句子的關鍵詞，確定不同句子之間的語義關系；

將每個句子對應的句子特征以及所述不同句子之間的語義關系，作為已訓練的文本生成模型的輸入；

將所述文本生成模型輸出的組合概率最高的多條詞匯序列，作為模型評論語句。

在一實施例中，所述方法還包括：

根據所述待評論文本對應的相似文本的評論語句，得到相似評論語句；

根據所述待評論文本的索引信息對應的評論語句，得到庫評論語句；

匯總所述模型評論語句、相似評論語句和庫評論語句，得到所述待評論文本的評論結果。

在一實施例中，所述根據所述待評論文本對應的相似文本的評論語句，得到相似評論語句，包括：

計算所述待評論文本與每篇樣本文稿之間的文本相似度；

根據所述待評論文本與每篇樣本文稿之間的文本相似度，篩選出所述文本相似度大于閾值的樣本文稿作為所述相似文本；

根據所述相似文本對應的評論語句，得到所述相似評論語句。

在一實施例中，所述根據所述待評論文本的索引信息對應的評論語句，得到庫評論語句，包括：

根據所述待評論文本的索引信息，從評論庫中選取所述索引信息對應的評論語句，得到庫評論語句；

其中，所述評論庫中存儲有不同索引信息對應的評論語句。

在一實施例中，所述索引信息包括文本關鍵詞和/或分類標簽；根據所述待評論文本的索引信息，從評論庫中選取所述索引信息對應的評論語句，得到庫評論語句；

根據所述待評論文本的文本關鍵詞，從評論庫中選取所述文本關鍵詞對應的評論語句，得到所述庫評論語句；

或者，

根據所述待評論文本的分類標簽，從評論庫中選取所述分類標簽對應的評論語句，得到所述庫評論語句；

或者；

根據所述待評論文本的文本關鍵詞和分類標簽，從評論庫中選取所述文本關鍵詞對應的評論語句以及所述分類標簽對應的評論語句，得到所述庫評論語句。