[发明专利]用于生成信息的方法、装置、电子设备和计算机可读介质有效
申请号: | 202010003276.0 | 申请日: | 2020-01-02 |
公开(公告)号: | CN111221424B | 公开(公告)日: | 2021-04-27 |
发明(设计)人: | 刘正阳;黄训蓬 | 申请(专利权)人: | 北京字节跳动网络技术有限公司 |
主分类号: | G06F3/023 | 分类号: | G06F3/023;G06F40/232;G06N3/04;H04L12/58 |
代理公司: | 北京卫智畅科专利代理事务所(普通合伙) 11557 | 代理人: | 陈佳 |
地址: | 100041 北京市石景山区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 用于 生成 信息 方法 装置 电子设备 计算机 可读 介质 | ||
1.一种用于生成信息的方法,包括:
依次获取第一输入信息和第二输入信息;
对所述第一输入信息和第二输入信息进行分析,确定所述第一输入信息是否需要纠错;
响应于确定需要纠错,根据所述第一输入信息和第二输入信息,生成纠错信息;
所述对所述第一输入信息和第二输入信息进行分析,确定所述第一输入信息是否需要纠错包括:对所述第一输入信息进行分词处理,得到至少一个词;将所述至少一个词和所述第二输入信息输入指针网络,得到至少一个概率值;将所述至少一个概率值与预设阈值进行比较,当概率值达到所述预设阈值时,确定所述第一输入信息需要纠错,其中,所述至少一个词按照在第一输入信息中出现的顺序依次输入所述指针网络。
2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对所述第一输入信息和第二输入信息进行分析,确定所述第一输入信息是否需要纠错,包括:
将所述第一输入信息和第二输入信息输入机器学习模型,得到纠错值,其中,所述机器学习模型已通过训练样本集合进行了训练;
基于所述纠错值与预设阈值的比较结果,确定所述第一输入信息是否需要纠错。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述训练样本集合包括样本信息对和所述样本信息对的纠错值,所述机器学习模型是以所述样本信息对作为输入并以所述样本信息对的纠错值作为期望输出进行训练的。
4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对所述第一输入信息和第二输入信息进行分析,确定所述第一输入信息是否需要纠错,包括:
响应于所述第二输入信息包括预定义字符,确定所述第一输入信息需要纠错。
5.根据权利要求1所述的方法,其中,所述对所述第一输入信息和第二输入信息进行分析,确定所述第一输入信息是否需要纠错,包括:
根据预定义正则表达式对所述第二输入信息进行正则匹配,确定是否相符;
响应于确定相符,确定所述第一输入信息需要纠错。
6.根据权利要求1-5之一所述的方法,其中,所述方法还包括:
将所述纠错信息发送给所述第一输入信息的输入终端;
检测针对所述输入终端上显示的所述纠错信息的用户确认操作;
响应于检测到所述用户确认操作,将所述纠错信息发送给所述第一输入信息的接收终端。
7.一种用于生成信息的装置,包括:
获取单元,被配置成依次获取第一输入信息和第二输入信息;
确定单元,被配置成对所述第一输入信息和第二输入信息进行分析,确定所述第一输入信息是否需要纠错;
生成单元,被配置成响应于确定需要纠错,根据所述第一输入信息和第二输入信息,生成纠错信息;
所述确定单元,被进一步配置成对所述第一输入信息进行分词处理,得到至少一个词;将所述至少一个词和所述第二输入信息输入指针网络,得到至少一个概率值;将所述至少一个概率值与预设阈值进行比较,当概率值达到所述预设阈值时,确定所述第一输入信息需要纠错,其中,所述至少一个词按照在第一输入信息中出现的顺序依次输入所述指针网络。
8.一种电子设备,包括:
一个或多个处理器;
存储装置,其上存储有一个或多个程序,
当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
9.一种计算机可读介质,其上存储有计算机程序,其中,所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-6中任一所述的方法。
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