[发明专利]一种文本输出方法、装置、计算机设备和存储介质

说明书

本申请实施例公开了一种文本输出方法、装置、计算机设备和存储介质；本申请实施例可以获取问题文本和检测文本，将检测文本划分为多个检测子文本；构建问题文本中第一字单元的第一特征向量和检测子文本中第二字单元的第二特征向量；分别对第一特征向量和第二特征向量进行非线性处理，得到处理后的第一特征向量和第二特征向量；分别对处理后的第一特征向量和第二特征向量进行特征提取，得到第一目标特征向量和第二目标特征向量；根据第一目标特征向量和第二目标特征向量，预测第一字单元的第一概率和第二字单元的第二概率；基于第一概率和第二概率，确定并输出问题文本对应的答案文本。该方案能够提高文本输出的精准度。

技术领域

本发明涉及人工智能技术领域，具体涉及一种文本输出方法、装置、计算机设备和存储介质。

背景技术

机器阅读理解技术作为近年来人工智能领域热点的研究方向，可以从给定的文档中提取一段文字作为用户所提问题的回答，拥有比传统自动问答技术更加灵活的应用场景，目前已在网页搜索、问答机器人、智能语音助手等互联网产品和服务中得到了广泛的应用。

在现有机器阅读理解技术中，可以采用预训练语言模型的语义表示能力来实现文本预测或输出，比如，结合神经网络来实现文本预测或输出。例如，可以基于预训练语言模型和神经网络在特定文本中预测或输出某个问题对应的答案文本。

在对现有技术的研究和实践过程中，本发明的发明人发现，现有的预训练语言模型实现文本输出的精准度不够高。

发明内容

本申请实施例提供一种文本输出方法、装置、计算机设备和存储介质，可以提高文本输出的精准度。

本申请实施例提供一种文本输出方法，包括：

获取问题文本和检测文本，将所述检测文本划分为多个检测子文本；

构建所述问题文本中第一字单元的第一特征向量、所述检测子文本中第二字单元的第二特征向量；

分别对所述第一特征向量、所述第二特征向量进行非线性处理，得到处理后第一特征向量、处理后第二特征向量；

分别对所述处理后第一特征向量、所述处理后第二特征向量进行特征提取，得到所述第一字单元的第一目标特征向量、所述第二字单元的第二目标特征向量；

根据所述第一字单元的第一目标特征向量和所述第二字单元的第二目标特征向量，预测所述第一字单元的第一概率、所述第二字单元的第二概率，其中，所述第一概率为所述第一字单元为候选答案起止字单元的概率，所述第二概率为所述第二字单元为候选答案起止字单元的概率；

基于所述第一字单元的第一概率和所述第二字单元的第二概率，确定并输出所述问题文本对应的答案文本。

相应的，本申请实施例还提供了一种文本输出装置，包括：

获取单元，用于获取问题文本和检测文本，将所述检测文本划分为多个检测子文本；

特征构建单元，用于构建所述问题文本中第一字单元的第一特征向量、所述检测子文本中第二字单元的第二特征向量；

处理单元，用于分别对所述第一特征向量、所述第二特征向量进行非线性处理，得到处理后第一特征向量、处理后第二特征向量；

特征提取单元，用于分别对所述处理后第一特征向量、处理后第二特征向量进行特征提取，得到所述第一字单元的第一目标特征向量、所述第二字单元的第二目标特征向量；

预测单元，用于根据所述第一字单元的第一目标特征向量和所述第二字单元的第二目标特征向量，预测所述第一字单元的第一概率、所述第二字单元的第二概率，其中，所述第一概率为所述第一字单元为候选答案起止字单元的概率，所述第二概率为所述第二字单元为候选答案起止字单元的概率；