[发明专利]文本信息生成方法、装置、存储介质及设备

说明书

本申请实施例公开了一种文本信息生成方法、装置、存储介质以及设备，涉及人工智能技术领域，其中，该方法包括：获取第一原始文本信息；对第一原始文本信息进行标签识别，得到第一原始文本信息的第一预测属性情感标签；采用文本生成模型对第一预测属性情感标签进行文本预测，得到第一预测文本信息，对第一预测文本信息进行标签预测，得到第一预测文本信息的第二预测属性情感标签；根据第一原始文本信息、第一预测文本信息、第一预测属性情感标签以及第二预测属性情感标签，对文本生成模型进行调整，得到用于生成目标文本信息的目标文本生成模型。通过本申请能够降低训练文本生成模型的复杂度，提高文本生成模型的准确度。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文本信息生成方法、装置、存储介质及设备。

背景技术

随着互联网技术的快速发展，用于自动生成文本信息的文本生成模型应运而生。例如，电子商务等类别的应用程序均提供了针对服务或产品的评论功能，用户在购买产品或体验服务后，可用户可利用文本生成模型对产品或服务进行评论。用户的文本对消费者以及供应商具有重要意义；例如，对于消费者，不仅可以对产品或服务进行评论，还可以浏览其他用户的评论来了解产品和服务的质量，帮助自己做出可靠的决策。对于供应商，可以对用户的评论进行分析，进而，利用分析结果为用户提供更优质的服务等。实践中发现，需要大规模的标注数据对文本生成模型进行训练，才能确保文本生成模型所生成文本信息的准确度，导致训练文本生成模型的复杂度比较高。

发明内容

本申请实施例所要解决的技术问题在于，提供一种文本信息生成方法、装置、存储介质及设备，能够降低训练文本生成模型的复杂度，提高文本生成模型的准确度。

本申请实施例一方面提供一种文本信息生成方法，包括：

获取第一原始文本信息；

对所述第一原始文本信息进行标签识别，得到所述第一原始文本信息的第一预测属性情感标签；

采用文本生成模型对所述第一预测属性情感标签进行文本预测，得到第一预测文本信息，对所述第一预测文本信息进行标签预测，得到所述第一预测文本信息的第二预测属性情感标签；

根据所述第一原始文本信息、所述第一预测文本信息、所述第一预测属性情感标签以及所述第二预测属性情感标签，对所述文本生成模型进行调整，得到用于生成目标文本信息的目标文本生成模型。

本申请实施例一方面提供一种文本信息生成装置，包括：

获取模块，用于获取第一原始文本信息；

标签识别模块，用于对所述第一原始文本信息进行标签识别，得到所述第一原始文本信息的第一预测属性情感标签；

文本预测模块，用于采用文本生成模型对所述第一预测属性情感标签进行文本预测，得到第一预测文本信息，对所述第一预测文本信息进行标签预测，得到所述第一预测文本信息的第二预测属性情感标签；

调整模块，用于根据所述第一原始文本信息、所述第一预测文本信息、所述第一预测属性情感标签以及所述第二预测属性情感标签，对所述文本生成模型进行调整，得到用于生成目标文本信息的目标文本生成模型。

本申请实施例一方面提供一种文本信息生成装置，包括：

获取模块，用于获取所述目标对象的属性信息，以及针对所述目标对象的属性信息的情感信息；

生成模块，用于根据所述目标对象的属性信息，以及所述目标对象的属性信息的情感信息，生成所述目标对象的目标属性情感标签；

文本识别模块，用于采用目标文本生成模型，对所述目标属性情感标签进行文本识别，得到目标文本信息；所述目标文本生成模型是采用上述文本信息生成方法对文本生成模型调整得到的。