[发明专利]一种文本生成方法、装置、计算机设备及存储介质有效
| 申请号： | 201910775529.3 | 申请日： | 2019-08-21 |
| 公开（公告）号： | CN110457718B | 公开（公告）日： | 2020-11-24 |
| 发明（设计）人： | 王星;涂兆鹏;王龙跃;史树明 | 申请（专利权）人： | 腾讯科技（深圳）有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/45 | 分类号： | G06F40/45;G06F40/154 |
| 代理公司： | 深圳市深佳知识产权代理事务所(普通合伙) 44285 | 代理人： | 骆苏华 |
| 地址： | 518000 广东省深圳*** | 国省代码： | 广东;44 |
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| 摘要： | 本发明提供了一种文本生成方法、装置、计算机设备及存储介质，涉及人工智能中的自然语言处理及机器学习技术，依据树形结构源文本序列的结构，计算每个单词的位置向量；将每个单词对应的位置向量输入到机器翻译模型中；进行语义编码，得到每个单词各自对应的语义向量；依据位置向量以及语义向量，生成每个单词各自对应的源端语义向量；进行语义解码，得到每个单词各自对应的目标单词；确定目标单词的组合顺序并对目标单词进行拼接，生成目标文本。树形结构源文本序列能体现源文本的句法结构，计算得到的位置向量能够体现出源文本的句法结构，在确定单词语义的过程中考虑到了源文本的句法结构对单词语义的影响，提高翻译结果的准确性。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 文本 生成 方法 装置 计算机 设备 存储 介质 | ||
【主权项】：
1.一种文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n获取源文本，依据源文本中每个单词之间的依存关系，得到树形结构源文本序列；/n依据所述树形结构源文本序列的结构，计算所述源文本中的每个单词在所述树形结构源文本序列中的位置向量，所述位置向量表示了源文本中的单词在所述树形结构源文本序列中的位置；/n将所述源文本中的每个单词对应的位置向量输入到预先训练的机器翻译模型中；/n利用所述机器翻译模型对所述源文本中的每个单词进行语义编码，得到所述源文本中的每个单词各自对应的语义向量；/n利用所述机器翻译模型，依据所述源文本中的每个单词对应的位置向量以及语义向量，生成所述源文本中的每个单词各自对应的源端语义向量；/n利用所述机器翻译模型对所述源文本中的每个单词各自对应的源端语义向量进行语义解码，得到所述源文本中的每个单词各自对应的目标单词；/n利用所述机器翻译模型确定所述源文本中的每个单词各自对应的目标单词的组合顺序，并依据所述组合顺序对所述目标单词进行拼接，生成所述源文本对应的目标文本。/n
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