[發明專利]信息生成模型的訓練方法、生成信息的方法、裝置和設備

有效

• 申請號: 202210159291.3
• 申請日: 2022-02-21
• 公開（公告）號: CN114547266B
• 公開（公告）日: 2023-06-30
• 發明（設計）人: 雷澤陽;徐新超;吳文權;牛正雨
• 申請（專利權）人: 北京百度網訊科技有限公司
• 主分類號: G06F16/332
• 分類號: G06F16/332;G06F40/30;G06F40/289;G06F40/242;G06N3/0455;G06N3/0464;G06N3/0442;G06N3/084
• 代理公司: 中科專利商標代理有限責任公司 11021
• 代理人: 呂朝蕙

本公開提供了一種信息生成模型的訓練方法、生成信息的方法、裝置、電子設備和存儲介質，涉及人工智能領域，具體涉及自然語言處理領域和深度學習領域，可應用于生成推薦信息等場景下。信息生成模型的訓練方法的具體實現方案為：將信息對中針對目標對象的描述信息拆分為至少一個描述詞，得到描述詞序列；其中，信息對還包括第一推薦信息；將描述詞序列輸入對話生成模型，得到針對目標對象的概率向量序列，該概率向量序列中的每個概率向量包括針對多個預定詞的概率值；以及根據概率向量序列和第一推薦信息，訓練對話生成模型，得到信息生成模型。

技術領域

本公開涉及人工智能領域，具體涉及自然語言處理和深度學習技術領域，尤其涉及一種信息生成模型的訓練方法、生成信息的方法、裝置、電子設備和存儲介質。

背景技術

隨著計算機技術和網絡技術的發展，通過自然語言處理技術來生成信息的方法得到普及。為了利于信息的推廣，需要考慮信息的連貫性和非重復性。

發明內容

本公開旨在提供一種提高所生成信息的多樣性的信息生成模型的訓練方法、生成信息的方法、裝置、電子設備和存儲介質。

根據本公開的一個方面，提供了一種信息生成模型的訓練方法，包括：將信息對中針對目標對象的描述信息拆分為至少一個描述詞，得到描述詞序列；其中，信息對還包括第一推薦信息；將描述詞序列輸入對話生成模型，得到針對目標對象的概率向量序列，該概率向量序列中的每個概率向量包括針對多個預定詞的概率值；以及根據概率向量序列和第一推薦信息，訓練對話生成模型，得到信息生成模型。

根據本公開的一個方面，提供了一種生成信息的方法，包括：將待推薦對象的描述信息拆分為至少一個描述詞，得到描述詞序列；將描述詞序列輸入信息生成模型，得到針對待推薦對象的概率向量序列；概率向量序列中的每個概率向量包括針對多個預定詞的概率值；以及根據概率向量序列，確定針對待推薦對象的推薦信息，其中，信息生成模型是采用本公開提供的信息生成模型的訓練方法訓練的。

根據本公開的一個方面，提供了一種信息生成模型的訓練裝置，包括：第一拆分模塊，用于將信息對中針對目標對象的描述信息拆分為至少一個描述詞，得到描述詞序列；其中，信息對還包括第一推薦信息；序列獲得模塊，用于將描述詞序列輸入對話生成模型，得到針對目標對象的概率向量序列，該概率向量序列中的每個概率向量包括針對多個預定詞的概率值；以及訓練模塊，用于根據概率向量序列和第一推薦信息，訓練對話生成模型，得到信息生成模型。

根據本公開的一個方面，提供了一種生成信息的裝置，包括：拆分模塊，用于將待推薦對象的描述信息拆分為至少一個描述詞，得到描述詞序列；序列獲得模塊，用于將描述詞序列輸入信息生成模型，得到針對待推薦對象的概率向量序列；概率向量序列中的每個概率向量包括針對多個預定詞的概率值；以及信息確定模塊，用于根據概率向量序列，確定針對待推薦對象的推薦信息，其中，信息生成模型是采用本公開提供的信息生成模型的訓練裝置訓練的。

根據本公開的另一個方面，提供了一種電子設備，包括：至少一個處理器；以及與至少一個處理器通信連接的存儲器；其中，存儲器存儲有可被至少一個處理器執行的指令，指令被至少一個處理器執行，以使至少一個處理器能夠執行本公開提供的信息生成模型的訓練方法和/或生成信息的方法。

根據本公開的另一個方面，提供了一種存儲有計算機指令的非瞬時計算機可讀存儲介質，其中，計算機指令用于使計算機執行本公開提供的信息生成模型的訓練方法和/或生成信息的方法。

根據本公開的另一個方面，提供了一種計算機程序產品，包括計算機程序/指令，所述計算機程序/指令在被處理器執行時實現本公開提供的信息生成模型的訓練方法和/或生成信息的方法。

應當理解，本部分所描述的內容并非旨在標識本公開的實施例的關鍵或重要特征，也不用于限制本公開的范圍。本公開的其它特征將通過以下的說明書而變得容易理解。

附圖說明