[发明专利]一种文本生成方法、装置、计算机设备及存储介质

权利要求书

1.一种文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：

获取源文本，依据源文本中每个单词之间的依存关系，得到树形结构源文本序列；

依据所述树形结构源文本序列的结构，计算所述源文本中的每个单词在所述树形结构源文本序列中的位置向量，所述位置向量表示了源文本中的单词在所述树形结构源文本序列中的位置；

将所述源文本中的每个单词对应的位置向量输入到预先训练的机器翻译模型中；

利用所述机器翻译模型对所述源文本中的每个单词进行语义编码，得到所述源文本中的每个单词各自对应的语义向量；

利用所述机器翻译模型，依据所述源文本中的每个单词对应的位置向量以及语义向量，生成所述源文本中的每个单词各自对应的源端语义向量；

利用所述机器翻译模型对所述源文本中的每个单词各自对应的源端语义向量进行语义解码，得到所述源文本中的每个单词各自对应的目标单词；

利用所述机器翻译模型确定所述源文本中的每个单词各自对应的目标单词的组合顺序，并依据所述组合顺序对所述目标单词进行拼接，生成所述源文本对应的目标文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述依据所述树形结构源文本序列的结构，计算所述源文本中的每个单词在所述树形结构源文本序列中的位置向量的过程包括：

将位于所述树形结构源文本序列中根结点位置的单词作为关键词；

将所述树形结构源文本序列中任一单词各自距离所述关键词的跳数，作为所述树形结构源文本序列中任一单词各自对应的绝对位置；

将任一单词各自对应的绝对位置映射为预设维数的向量，得到每个单词各自对应的绝对位置向量。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述树形结构源文本序列的结构，计算所述源文本中的每个单词在所述树形结构源文本序列中的位置向量的过程包括：

按照预设的参照词确定规则，从所述树形结构源文本序列中确定参照词；

在所述树形结构源文本序列中的任一个单词与参照词在同一条依存路径上的情况下，将任一单词的绝对位置与参照词的绝对位置的差值绝对值作为该任一单词的相对位置数值；

依据源文本中任一单词与参照词的左右位置关系，确定任一单词的相对位置方向；

组合任一单词的相对位置数值与该任一单词的相对位置方向，得到该任一单词的相对位置；

将任一单词各自对应的相对位置映射为预设维数的向量，得到每个单词各自对应的相对位置向量。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述依据所述树形结构源文本序列的结构，计算所述源文本中的每个单词在所述树形结构源文本序列中的位置向量的过程包括：

按照预设的参照词确定规则，从所述树形结构源文本序列中确定参照词；

在所述树形结构源文本序列中的任一个单词与参照词不在同一条依存路径上的情况下，将任一单词的绝对位置与参照词的绝对位置的和值作为该任一单词的相对位置数值；

依据源文本中任一单词与参照词的左右位置关系，确定任一单词的相对位置方向；

组合任一单词的相对位置数值与该任一单词的相对位置方向，得到该任一单词的相对位置；

将任一单词各自对应的相对位置映射为预设维数的向量，得到每个单词各自对应的相对位置向量。

5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述利用所述机器翻译模型，依据所述源文本中的每个单词对应的位置向量以及语义向量，生成所述源文本中的每个单词各自对应的源端语义向量的过程包括：

利用所述机器翻译模型，对所述源文本中的每个单词对应的绝对位置向量和语义向量执行对位相加操作，将对位相加操作得到的结果作为所述源文本中的每个单词对应的源端语义向量。