[发明专利]对话文本生成方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202111473465.5 | 申请日: | 2021-11-29 |
公开(公告)号: | CN114139553A | 公开(公告)日: | 2022-03-04 |
发明(设计)人: | 袁梦菲 | 申请(专利权)人: | 平安科技(深圳)有限公司 |
主分类号: | G06F40/35 | 分类号: | G06F40/35;G06F40/30;G06F16/35;G06F16/332;G06F16/33;G06N3/04;G06N3/08 |
代理公司: | 广州嘉权专利商标事务所有限公司 44205 | 代理人: | 冯健良 |
地址: | 518000 广东省深圳市福田区福*** | 国省代码: | 广东;44 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 对话 文本 生成 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种对话文本生成方法,其特征在于,所述方法包括:
获取原始对话数据;
对所述原始对话数据进行特征提取,得到目标对话数据;
对所述目标对话数据进行编码处理,得到初始对话隐变量;
根据预设的属性特征数据对所述初始对话隐变量进行重采样处理,得到标准对话隐变量;
对所述标准对话隐变量进行解码处理,得到目标对话文本;
对所述目标对话文本进行语义分析处理,得到标准对话文本。
2.根据权利要求1所述的对话文本生成方法,其特征在于,所述对所述原始对话数据进行特征提取,得到目标对话数据的步骤,包括:
提取所述原始对话数据中的实体对话特征;
通过预先训练的序列分类器对所述实体对话特征进行分类处理,得到对话参数特征;
对所述对话参数特征进行卷积处理,得到所述目标对话数据。
3.根据权利要求1所述的对话文本生成方法,其特征在于,所述对所述目标对话数据进行编码处理,得到初始对话隐变量的步骤,包括:
将所述目标对话数据映射到预设的向量空间,得到目标对话特征;
根据预设的编码顺序和编码维度,对所述目标对话特征进行编码处理,得到第一对话隐变量;
对所述第一对话隐变量进行下采样处理,得到所述初始对话隐变量。
4.根据权利要求1所述的对话文本生成方法,其特征在于,所述根据预设的属性特征数据对所述初始对话隐变量进行重采样处理,得到标准对话隐变量的步骤,包括:
对所述属性特征数据进行解析处理,生成目标高斯分布网络;
通过所述目标高斯分布网络对所述初始对话隐变量进行重采样处理,得到标准对话隐变量。
5.根据权利要求1所述的对话文本生成方法,其特征在于,所述对所述标准对话隐变量进行解码处理,得到目标对话文本的步骤,包括:
对所述标准对话隐变量进行解码处理,得到第二对话隐变量;
对所述第二对话隐变量进行上采样处理,得到目标对话隐变量;
通过预设函数对所述目标对话隐变量进行激活处理,得到所述目标对话文本。
6.根据权利要求1至5任一项所述的对话文本生成方法,其特征在于,所述对所述目标对话文本进行语义分析处理,得到标准对话文本的步骤,包括:
提取所述目标对话文本的语义特征;
根据所述语义特征对所述目标对话文本进行分割处理,得到目标对话字段;
计算所述目标对话字段和参考对话字段的相似度;
根据所述相似度,得到所述标准对话文本。
7.根据权利要求6项所述的对话文本生成方法,其特征在于,所述根据所述相似度,得到所述标准对话文本的步骤,包括:
根据所述相似度,对预设的语句数据库内的对话语句进行筛选处理,得到候选语句集合;
对所述候选语句集合内的对话语句进行增补处理,得到标准对话语句;
对所述标准对话语句进行融合处理,得到所述标准对话文本。
8.一种对话文本生成装置,其特征在于,所述装置包括:
原始对话数据获取模块,用于获取原始对话数据;
特征提取模块,用于对所述原始对话数据进行特征提取,得到目标对话数据;
编码模块,用于对所述目标对话数据进行编码处理,得到初始对话隐变量;
重采样模块,用于根据预设的属性特征数据对所述初始对话隐变量进行重采样处理,得到标准对话隐变量;
解码模块,用于对所述标准对话隐变量进行解码处理,得到目标对话文本;
语义分析模块,用于对所述目标对话文本进行语义分析处理,得到标准对话文本。
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括存储器、处理器、存储在所述存储器上并可在所述处理器上运行的计算机程序以及用于实现所述处理器和所述存储器之间的连接通信的数据总线,所述计算机程序被所述处理器执行时实现如权利要求1至7任一项所述的对话文本生成方法的步骤。
10.一种存储介质,所述存储介质为计算机可读存储介质,用于计算机可读存储,其特征在于,所述存储介质存储有一个或者多个计算机程序,所述一个或者多个计算机程序可被一个或者多个处理器执行,以实现权利要求1至7中任一项所述的对话文本生成方法的步骤。
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