[发明专利]基于人工智能的文章撰写方法及装置、计算机存储介质

说明书

本发明公开了一种基于人工智能的文章撰写方法及装置、计算机存储介质，接收激励事件，从结构化素材库中获得与所述激励事件相关的第一素材数据，所述结构化素材库中存储有结构化素材数据，根据所述第一素材数据，生成相应的文章，整个撰写过程完全基于人工智能进行，实现了原创文章的自动化撰写，提高了文章撰写效率。

技术领域

本发明涉及人工智能领域，尤其涉及一种基于人工智能的文章撰写方法 及装置、计算机存储介质。

背景技术

新闻报道、小说文章以及散文诗歌等是社会文化传播发展的载体，也是 无数文字工作者的工作内容。目前，可通过人工智能、机器学习等先进科学 技术手段，以社会热点，历史资料等素材，进行文章创造，进而实现解放人 类双手和大脑，又不会导致文章落于窠臼。

现有的基于人工智能和机器学习的文章撰写方法主要通过模板的制作和 填充的方式，实现数据到文本，但是不同领域的机器写作依赖不同的数据和 模板，而模板的迁移性又具有较高要求，导致基于机器学习的文章撰写应用 和实施不佳。

如何使基于人工智能和机器学习的文章撰写方式得到更好的应用和实施， 是本领域亟待解决的技术问题。

发明内容

有鉴于此，本申请实施例提供了一种基于人工智能的文章撰写方法及装 置、计算机存储介质，以克服现有技术中如何使基于人工智能和机器学习 的文章撰写方式得到更好的应用和实施的技术问题。

第一方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能的文章撰写方法，包 括：

接收激励事件；

从结构化素材库中获得与所述激励事件相关的第一素材数据，所述结构 化素材库中存储有结构化素材数据；

根据所述第一素材数据，生成相应的文章。

结合第一方面，本申请实施例提供了第一方面的第一种可能的实施方式， 所述从结构化素材库中获得与所述激励事件相关的素材，包括：

利用数据分析方法对所述结构化素材库中的结构化素材数据和所述激励 事件进行分析检测，形成所述结构化数据资料和所述激励事件的基本模式， 并输出离散数据模式；

对所述基本模式进行语义编码，获得隐式语义向量，并对所述隐式语义 向量进行抽象分析，推断出所述结构化素材数据和所述激励事件之间的关系；

根据所述结构化素材数据和所述激励事件之间的关系，确定与所述激励 事件相关的所述第一素材数据。

结合第一方面的第一种可能的实施方式，本申请实施例提供了第一方面 的第二种可能的实施方式，所述根据所述第一素材数据，生成相应的文章， 包括：

对所述隐式语义向量进行语义解码，得到解码数据信息；

根据所述解码数据信息，进行文章结构规划；

根据所述文章结构和所述第一素材数据，通过自然语言生成所述文章。

结合第一方面至第一方面的第二种可能的实施方式，本申请实施例提供 了第一方面的第三种可能的实施方式，所述方法还包括：

对所述文章的句子语法结构、拼写、以及时态表述进行检测和校正。

第二方面，本申请实施例提供了一种基于人工智能的文章撰写装置，包 括：

激励接收模块，用于接收激励事件；

素材获取模块，用于从结构化素材库中获得与所述激励事件相关的第一 素材数据，所述结构化素材库中存储有结构化素材数据；

文章生成模块，用于根据所述第一素材数据，生成相应的文章。