[发明专利]文本生成方法、装置、介质和电子设备

说明书

本申请涉及人工智能及语言处理技术领域，揭示了一种文本生成方法、装置、介质及电子设备。该方法包括：获取用于生成目标文本的基础文本；对所述基础文本进行向量转换，以得到所述基础文本对应的特征向量；通过预先训练的文本生成模型对所述特征向量进行至少两次编码处理，以得到所述基础文本对应的编码数据；通过所述文本生成模型对所述基础文本对应的编码数据进行至少两次解码处理，以生成目标文本。通过此方法能够保证生成通顺的目标文本，增强目标文本中语义的连贯性。本申请还涉及智慧医疗领域，所述文本生成方法、装置、介质及电子设备可应用于智慧医疗系统。

技术领域

本申请涉及人工智能及语言处理技术领域，特别地，涉及一种文本生成方法、装置、介质和电子设备。

背景技术

目前，随着现代社会智能AI技术快速发展应用，文本生成技术在对话机器人，智能客服，智慧医疗，新闻自动撰写，小说生成等领域广泛应用。

在现有技术中，与文本生成技术相关深度学习方案主要有seq2seq，vae两种，但这两种技术在生成长的连贯文本都存在有其缺陷，受语料和模型本身设计限制，生成的文本普遍过于平淡且重复，并且存在语义不够连贯问题。

基于此，如何保证生成通顺的目标文本，增强目标文本中语义的连贯性是亟待解决的技术问题。

发明内容

本申请的目的在于提供一种文本生成方法及装置、计算机可读存储介质、电子设备，从而可以保证生成通顺的目标文本，增强目标文本中语义的连贯性是亟待解决的技术问题。

本申请的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本申请的实践而习得。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种文本生成方法，所述方法包括：获取用于生成目标文本的基础文本；对所述基础文本进行向量转换，以得到所述基础文本对应的特征向量；通过预先训练的文本生成模型对所述特征向量进行至少两次编码处理，以得到所述基础文本对应的编码数据；通过所述文本生成模型对所述基础文本对应的编码数据进行至少两次解码处理，以生成目标文本。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种文本生成装置，所述装置包括：获取单元，被用于获取用于生成目标文本的基础文本；转换单元，被用于对所述基础文本进行向量转换，以得到所述基础文本对应的特征向量；编码单元，被用于通过预先训练的文本生成模型对所述特征向量进行至少两次编码处理，以得到所述基础文本对应的编码数据；解码单元，被用于通过所述文本生成模型对所述基础文本对应的编码数据进行至少两次解码处理，以生成目标文本。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该计算机程序包括可执行指令，当该可执行指令被处理器执行时，实现如上述实施例中所述的文本生成方法。

根据本申请实施例的一个方面，提供了一种电子设备，包括：一个或多个处理器；存储器，用于存储所述处理器的可执行指令，当所述可执行指令被所述一个或多个处理器执行时，使得所述一个或多个处理器实现如上述实施例中所述的文本生成方法。

在本申请一些实施例的技术方案中，通过预先训练的文本生成模型对所述特征向量进行至少两次编码处理，以及通过所述文本生成模型对所述基础文本对应的编码数据进行至少两次解码处理，可以保证捕捉和学习到更深层次的语义，从而生成通顺的目标文本，增强目标文本中语义的连贯性是亟待解决的技术问题。

应当理解的是，以上的一般描述和后文的细节描述仅是示例性和解释性的，并不能限制本申请。

附图说明

通过参照附图详细描述其示例性实施例，本申请的上述和其它特征及优点将变得更加明显。

图1示出了根据本申请一个实施例的文本生成方法的流程图；

图2示出了根据本申请一个实施例的对所述基础文本进行向量转换的细节流程图；