[发明专利]一种评语生成方法、装置、终端设备及存储介质

权利要求书

1.一种评语生成方法，其特征在于，包括：

获取待处理行为文本信息和用户输入的场景关键词；

将所述待处理行为文本信息和所述场景关键词输入评语生成模型，得到与所述待处理行为文本信息和所述场景关键词对应的评语，其中，所述评语生成模型的模型结构和模型参数是分别根据场景关键词对应的行为文本信息和样本评语训练而确定的。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，在将所述待处理行为文本信息和所述场景关键词输入评语生成模型，得到与所述待处理行为文本信息和所述场景关键词对应的评语，其中，所述评语生成模型的模型结构和模型参数是分别根据场景关键词对应的行为文本信息和样本评语训练而确定的之前，还包括：

将所述场景关键词和原始行为文本信息输入行为文本选择模型中，得到与所述场景关键词对应的行为文本信息，其中，所述行为文本选择模型的模型结构和模型参数分别根据样本场景关键词、原始行为文本信息和样本场景关键词对应的行为文本信息进行训练而确定的；

爬取预设类型网站上的评语数据；

将与所述场景关键词对应的行为文本信息的相似度大于预设阈值的评语数据作为样本评语。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述行为文本选择模型的训练方法，包括：

获取样本场景关键词、原始行为文本信息和样本场景关键词对应的行为文本信息；

将所述样本场景关键词和原始行为文本信息输入至待训练的行为文本选择模型中，得到预测场景关键词对应的行为文本信息；

根据所述样本场景关键词对应的行为文本信息和预测场景关键词对应的行为文本信息形成的第一目标函数训练所述待训练的行为文本选择模型的模型结构和模型参数；

返回执行将所述样本场景关键词和原始行为文本信息输入至待训练的行为文本选择模型中，得到预测场景关键词对应的行为文本信息的操作，直至得到行为文本选择模型。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述评语生成模型的训练方法，包括：

将所述场景关键词对应的行为文本信息输入至待训练的评语生成模型中，得到预测评语；

根据所述预测评语和所述样本评语形成的第二目标函数训练所述待训练的评语生成模型的模型结构和模型参数；

返回执行将所述场景关键词对应的行为文本信息输入至待训练的评语生成模型中，得到预测评语的操作，直至得到评语生成模型。

5.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述获取原始行为文本信息包括：

获取学生日常行为数据，其中，所述学生日常行为数据包括：课堂表现、形象表现、情绪表现、社交表现、学业表现、成绩表现以及作业表现中的至少一种；

将所述学生日常行为数据中非文本格式的数据转换为文本格式后，得到原始行为文本信息。

6.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，爬取预设类型网站上的评语数据之后，还包括：

对所述评语数据添加场景类型标签；

选取包含所述场景关键词的场景类型标签对应的目标评语数据。

7.根据权利要求6所述的方法，其特征在于，将与所述场景关键词对应的行为文本信息的相似度大于预设阈值的评语数据作为样本评语包括：

将与所述场景关键词对应的行为文本信息的相似度大于设定阈值的目标评语数据作为所述场景关键词对应的行为文本信息对应的样本评语。

8.一种评语生成装置，其特征在于，包括：

获取模块，用于获取待处理行为文本信息和用户输入的场景关键词；

生成模块，用于将所述待处理行为文本信息和所述场景关键词输入评语生成模型，得到与所述待处理行为文本信息和所述场景关键词对应的评语，其中，所述评语生成模型的模型结构和模型参数是分别根据场景关键词对应的行为文本信息和样本评语训练而确定的。