[发明专利]一种基于内容分类的营销文本短句生成方法

说明书

本发明的一种基于内容分类的营销文本短句生成方法，包括如下步骤：S100、获取关键字，基于给定的句子内容提取客群、产品名、产品特性及其它实体关键字；S200、预处理，对步骤S100获取的实体关键字进行拼接处理；S300、初始化；S400、建模，建立自回归生成式预训练语言模型；S500、模型训练；S600、文本短句生成，通过自回归生成式预训练语言模型进行对应客群产品的营销文本短句生成，通过对给定营销句子内容进行提取，获取实体关键字，建立自回归生成式预训练语言模型并对模型训练，使得训练好的模型可以根据实体关键字进行对应客群产品的营销文本短句生成，相对于传统人工进行营销文本短句的撰写，更加方便迅速。

技术领域

本发明属于文本处理技术领域，具体来说是一种基于内容分类的营销文本短句生成方法。

背景技术

目前传统人工方式撰写营销文本，耗时耗力、效率低下；同时营销文本还需要针对不同客群和产品进行扩写、风格迁移，人工撰写方式存在创作瓶颈。因此，亟需一种可以快速自动根据营销对象生成相匹配的营销文本和营销短句的方法。

发明内容

1.发明要解决的技术问题

本发明的目的在于解决现有的营销文本和营销短句需要人为撰写，效率低下的问题。

2.技术方案

为达到上述目的，本发明提供的技术方案为：

本发明的一种基于内容分类的营销文本短句生成方法，具体包括如下步骤：

S100、获取关键字，基于给定的句子内容使用NER技术，提取客群、产品名、产品特性及其它实体关键字；

S200、预处理，对步骤S100获取的实体关键字进行拼接处理；

S300、初始化，使用BertTokenizer对拼接后内容进行tokenizer初始化；

S400、建模，建立自回归生成式预训练语言模型；

S500、模型训练，将步骤S300中的tokenizer初始化后的embedding输送到自回归生成式预训练语言模型；

S600、文本短句生成，通过自回归生成式预训练语言模型进行对应客群产品的营销文本短句生成。

优选的，所述步骤S100还包括采用bert+crf模型结构，对给定句子内容进行命名实体识别，提取出客群、产品名、产品特性及其它相关实体关键字。

优选的，所述步骤S200对关键字进行拼接处理具体为将客群、产品名、产品特性及其它相关实体关键字全部拼接成一段文本。

优选的，所述步骤S300拼接后内容进行tokenizer初始化具体为对拼接后内容进行中文分词和词语向量化处理。

优选的，所述步骤S500中的模型训练包括如下步骤：

S510、大规模营销文本清洗转换处理；

S520、基于清洗转换处理后大规模营销文本，进行营销领域的自回归生成式预训练语言模型；

S530、营销文本短句生成任务语料预处理；

S540、基于营销领域的自回归生成式预训练语言模型，进行营销文本短句生成任务微调训练。

优选的，所述步骤S510的清洗具体为删除无意义的标点符号并对长文本进行段落切分。

一种基于内容分类的营销文本短句生成系统，用于实现上述所述的方法，包括

数据输入模块，所述数据输入模块用于向系统输入相关的句子内容；