[发明专利]一种评语生成方法、装置、终端设备及存储介质

说明书

本发明公开了一种评语生成方法、装置、终端设备及存储介质。方法包括：获取待处理点评项；将所述待处理点评项输入多任务学习模型中，得到与所述待处理点评项对应的评语文本和所述评语文本的检测结果，其中，所述检测结果包括：通顺或者不通顺，所述多任务学习模型根据样本点评项、样本评语文本和掩码处理后的样本评语文本训练得到；根据所述评语文本和所述评语文本的检测结果生成目标评语文本。利用该方法能够自动化地生成评语，并同时检验生成的评语的质量，对于不好的结果进行过滤，提升用户使用体验。

技术领域

本发明实施例涉及计算机技术领域，尤其涉及一种评语生成方法、装置、终端设备及存储介质。

背景技术

评语生成是根据老师对学生在校表现情况的简单描述，自动生成学生评语。已有的方案包括：模板式评语和生成式评语。模板式评语是根据一定的规则构造特定的评语，生成式评语是根据已有数据由模型自动生成评语。生成式评语相对于模板式，得到的评语更加贴合学生实际，且更具多样性和个性化。

受限于数据的质量以及模型的能力，生成式评语得到的结果有时是不符合要求的，可能会得到一些不好的结果，如“你能快速整理书写端正，书写文明有礼，遵守纪律。”。像这样的结果，直接推送给家长，用户体验会非常差。所以在已有的方法中，模型生成评语后都需要老师做一遍检查，对有问题的结果进行修改或者删除。但是这样会增加很多人工检查的时间成本，没法做到评语生成的全自动化。

发明内容

本发明实施例提供了一种评语生成方法、装置、终端设备及存储介质，能够自动化地生成评语，并同时检验生成的评语的质量，对于不好的结果进行过滤，提升用户使用体验。

第一方面，本发明实施例提供了一种评语生成方法，包括：

获取待处理点评项；

将所述待处理点评项输入多任务学习模型中，得到与所述待处理点评项对应的评语文本和所述评语文本的检测结果，其中，所述检测结果包括：通顺或者不通顺，所述多任务学习模型根据样本点评项、样本评语文本和掩码处理后的样本评语文本训练得到；

根据所述评语文本和所述评语文本的检测结果生成目标评语文本。

进一步的，所述样本评语文本包括：第一样本评语文本和第二样本评语文本，所述第一样本评语文本为所述样本点评项对应的样本评语文本，所述第二样本评语文本包括：正样本评语文本和负样本评语文本，所述正样本评语文本携带通顺标签，所述负样本评语文本携带不通顺标签；

所述多任务学习模型的训练方法，包括：

获取样本点评项、第一样本评语文本、掩码处理后的第一样本评语文本和第二样本评语文本；

将所述样本点评项和掩码处理后的第一样本评语文本输入至待训练的多任务学习模型中，得到预测评语文本；

将所述第二样本评语文本输入待训练的多任务学习模型中，得到预测检测结果；

根据所述样本评语文本和所述预测评语文本形成的第一目标函数和根据所述预测检测结果和所述样本评语文本携带的标签形成的第二目标函数训练所述待训练的多任务学习模型的模型结构和模型参数；

返回执行将所述样本点评项和掩码处理后的第一样本评语文本输入至待训练的多任务学习模型中，得到预测评语文本，将所述第二样本评语文本输入待训练的多任务学习模型中，得到预测检测结果的操作，直至得到多任务学习模型。

进一步的，获取掩码处理后的第一样本评语文本，包括：

对所述第一样本评语文本进行分词处理；

对分词处理后的第一样本评语文本中的至少一个词进行掩码处理，得到掩码处理后的第一样本评语文本。

进一步的，获取负样本评语文本包括：