[发明专利]软文自动生成方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种软文自动生成方法，其特征在于，所述软文自动生成方法包括：

获取用户在客户端发布的目标信息；

采用预设的自然语言处理算法对所述目标信息进行提取，得到目标关键字；

在预设的类型数据库中，获取目标关键字对应的目标产品类型；

在预设的产品信息数据库中，获取所述目标产品类型对应的目标产品信息；

将所述目标信息输入至预设的训练好的语言风格深度学习模型中，得到所述语言风格深度学习模型输出的所述用户的目标语言风格，其中，所述语言风格深度学习模型由历史目标信息和历史语言风格训练得到；

在预设的模板数据库中，获取所述目标产品类型对应的符合所述目标语言风格的软文模板作为目标软文模板；

将所述目标产品信息填入所述目标软文模板中，得到所述目标产品类型对应的目标软文。

2.如权利要求1所述的软文自动生成方法，其特征在于，所述在预设的类型数据库中，获取目标关键字对应的目标产品类型包括：

针对每个所述目标关键字，在预设的包含地名信息的地名数据库中查询所述目标关键字是否存在；

当在所述地名数据库中查询到所述目标关键字时，确定所述目标关键字为地点关键字；

从所述目标关键字中去除所述地点关键字，得到其他关键字；

在所述预设的类型数据库中，获取所述其他关键字对应的所述目标产品类型，其中，所述目标产品类型为所述地点关键字标识的地域对应的产品类型；

当在所述地名数据库中未查询到所述目标关键字时，在所述预设的类型数据库中，获取所述目标关键字对应的所述目标产品类型；

所述在预设的模板数据库中，获取所述目标产品类型对应的符合所述目标语言风格的软文模板作为目标软文模板包括：

在预设的模板数据库中，获取所述目标产品类型对应的符合所述目标语言风格的所述软文模板；

若所述地点关键字不存在，则将所述软文模板作为所述目标软文模板；

若所述地点关键字存在，则从所述软文模板中筛选出所述地点关键字标识的地域对应的软文模板，作为所述目标软文模板。

3.如权利要求1所述的软文自动生成方法，其特征在于，在所述将所述目标信息输入至预设的训练好的语言风格深度学习模型中，得到所述语言风格深度学习模型输出的所述用户的目标语言风格之前，所述软文自动生成方法还包括：

从预设的历史数据库中，获取所述历史目标信息和所述历史目标信息对应的所述历史语言风格作为样本；

采用预设的语义识别工具，对所述样本中的所述历史目标信息进行语义识别处理，得到所述历史目标信息对应的语义关键字；

在预设的语言风格数据库中，获取与所述语义关键字相匹配的目标语义关键字对应的语言风格，作为所述语义关键字的关键字语言风格；

将所述关键字语言风格确定为所述深度学习模型输出的训练结果；

调整所述深度学习模型的隐含层的参数，以最小化所述训练结果与所述样本中的所述历史语言风格之间的误差；

当所述误差满足预设的条件时，确定所述参数调整后的所述深度学习模型为所述训练好的语言风格深度学习模型。

4.如权利要求1至3中任一项所述的软文自动生成方法，其特征在于，所述采用预设的自然语言处理算法对所述目标信息进行提取，得到当前关键字包括：

采用预设的分词工具对所述目标信息进行分词处理，得到每个子目标信息；

采用预设的停用词去除工具对每个所述子目标信息进行去除停用词，得到去除停用词后的每个所述子目标信息；

采用TF-IDF算法，计算去除停用词后的每个所述子目标信息对应的重要值，其中，所述重要值为去除后的每个所述子目标信息在所述目标信息中的重要程度对应的值；

判断每个所述重要值是否大于或等于预设的阈值；

当所述重要值大于或等于所述预设的阈值时，确定大于或等于所述预设的阈值的所述重要值对应的所述子目标信息为所述目标关键字。