[发明专利]文章生成方法、设备及存储介质

权利要求书

1.一种文章生成方法，其特征在于，包括：

基于知识图谱确定目标兴趣点；

采用所述目标兴趣点，对全网问答数据进行标注，得到目标问答数据；

对所述目标问答数据进行聚合处理，并基于预设文章模板生成热门问答文章；

所述采用所述目标兴趣点，对全网中目标问题对应的问答数据进行标注，得到目标问答数据，包括：

根据预设打分方式，计算所述目标兴趣点的分数；

若所述目标兴趣点的分数大于或等于预设阈值，采用所述目标兴趣点，对全网中所述目标问题对应的问答数据进行标注，得到目标问答数据；

其中，所述预设打分方式包括以下步骤：

对全网中所述目标问题对应的问答数据的标题和正文进行切词处理；

确定所述目标兴趣点在所述标题中的词频，及所述目标兴趣点在所述正文中的词频；

根据所述问答数据中标题对应的第一预设贡献度、所述目标兴趣点在所述标题中的词频、所述问答数据中正文对应的第二预设贡献度、所述目标兴趣点在所述正文中的词频，计算所述目标兴趣点的分数。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述采用所述目标兴趣点，对全网问答数据进行标注，得到目标问答数据之前，还包括：

根据第一预设模型从全网问答库中滤除低质量问题；

根据滤除后的结果确定目标问题；

相应地，所述采用所述目标兴趣点，对全网问答数据进行标注，得到目标问答数据，包括：采用所述目标兴趣点，对全网中所述目标问题对应的问答数据进行标注，得到目标问答数据。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述第一预设模型是根据以下特征中的任一个或多个训练得到的：

广告；

违反法律法规的预设词；

问题字数少于预设字数；

回答数量少于预设条数。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述基于知识图谱确定目标兴趣点，包括：

基于百科词条数据，结合第二预设模型训练得到目标词条，所述第二预设模型以热度信息作为特征进行训练获得；

对所述目标词条进行实体挖掘，得到候选实体集，其中，所述候选实体集包括至少一个候选兴趣点；

采用预设统计方法对所述候选实体集进行去杂质处理，并归一得到唯一实体集；

以新闻源数据作为样本，采用所述唯一实体集做标注，将命中率大于预设值的实体作为所述目标兴趣点。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设统计方法包括词频-逆文本频率指数tf-idf。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据预设打分方式，计算所述目标兴趣点的分数之后，还包括：

若所述目标兴趣点的分数小于所述预设阈值，结束生成基于所述目标兴趣点的热门问答文章。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述对所述目标问答数据进行聚合处理，并基于预设文章模板生成热门问答文章，包括：

根据所述目标问答数据生成摘要；

基于知识图谱，根据所述目标兴趣点对所述摘要进行聚合处理；

结合所述预设文章模板，根据聚合处理后的结果生成热门问答文章。

8.根据权利要求7所述的方法，其特征在于，所述结合所述预设文章模板，根据聚合处理后的结果生成热门问答文章之前，还包括：

根据第三预设模型对所述目标问答数据进行筛选处理，所述第三预设模型是根据广告、违反法律法规的预设词、字数少于第二预设字数、点赞总量少于第一预设数值、图片少于第二预设数值中的任一个或多个训练得到的；

相应地，所述结合所述预设文章模板，根据聚合处理后的结果生成热门问答文章，包括：结合所述预设文章模板，根据筛选处理后的结果生成热门问答文章。