[发明专利]生成包含特定词的内容的方法和电子设备在审
申请号: | 201910378798.6 | 申请日: | 2019-05-08 |
公开(公告)号: | CN111914058A | 公开(公告)日: | 2020-11-10 |
发明(设计)人: | 付浩;宋睿华;曾敏 | 申请(专利权)人: | 微软技术许可有限责任公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F16/332;G06F16/36 |
代理公司: | 北京市立方律师事务所 11330 | 代理人: | 朱智勇;马力 |
地址: | 美国华*** | 国省代码: | 暂无信息 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 生成 包含 特定 内容 方法 电子设备 | ||
1.一种生成包含特定词的内容的方法,包括:
电子设备在与用户交互时预生成第一内容;
对于特定词库中的每一个特定词:
将该特定词嵌入所述第一内容以得到相应的第二内容;
获取利用统计模型和神经网络模型基于所述特定词库中包括的该特定词对应的解释词对所述第二内容进行评估的结果;以及
根据所述评估的结果,输出多个所述第二内容中的至少一个,
其中,所述特定词库是利用所述神经网络模型基于特定语料库而生成并定期更新的。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述统计模型,将在所述特定语料库中与该特定词共现的频率高于第一阈值的词确定为该特定词对应的解释词。
3.根据权利要求1所述的方法,其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述统计模型,基于所述特定语料库并根据词级局部连贯性确定该特定词对应的解释词。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述统计模型,基于所述特定语料库确定该特定词的主题并将该主题作为该特定词对应的解释词。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述神经网络模型,预测在所述特定语料库中包含该特定词的语句中可替代该特定词的多个词,选取所述多个词中预测分数高于第二阈值的词作为该特定词对应的解释词。
6.根据权利要求1所述的方法,其中,将该特定词嵌入所述第一内容包括:用所述特定词替换所述第一内容中的文本跨距。
7.根据权利要求6所述的方法,其中,所述文本跨距中不包含标点符号。
8.根据权利要求6所述的方法,
其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述神经网络模型,将所述特定语料库中与该特定词紧邻的词作为该特定词的关联词存储在所述特定词库中;以及
其中,用所述特定词替换所述第一内容中的文本跨距包括:
根据所述特定词库,确定在所述第一内容中所述文本跨距的紧邻词是否包括所述特定词的关联词中的至少一个;
如果所述确定的结果为肯定,则执行该替换。
9.根据权利要求1所述的方法,其中,所述评估基于所述第二内容中的词共现情况、局部连贯性、主题和上下文词嵌入中的至少一种。
10.一种电子设备,包括:
处理器;以及
存储器,所述存储器连接至所述处理器并且存储有指令,所述指令在由所述处理器执行时使所述电子设备:
在与用户交互时预生成第一内容;
对于特定词库中的每一个特定词:
将该特定词嵌入所述第一内容以得到相应的第二内容;
获取利用统计模型和神经网络模型基于所述特定词库中包括的该特定词对应的解释词对所述第二内容进行评估的结果;以及
根据所述评估的结果,输出多个所述第二内容中的至少一个,
其中,所述特定词库是利用所述神经网络模型基于特定语料库而生成并定期更新的。
11.根据权利要求10所述的电子设备,其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述统计模型,将在所述特定语料库中与该特定词共现的频率高于第一阈值的词确定为该特定词对应的解释词。
12.根据权利要求10所述的电子设备,其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述统计模型,基于所述特定语料库并根据词级局部连贯性确定该特定词对应的解释词。
13.根据权利要求10所述的电子设备,其中,对于所述特定词库中的每一个特定词,利用所述统计模型,基于所述特定语料库确定该特定词的主题并将该主题作为该特定词对应的解释词。
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