[发明专利]文本拼接方法、装置、计算机设备及存储介质在审

专利信息
申请号: 202011148693.0 申请日: 2020-10-23
公开(公告)号: CN112232052A 公开(公告)日: 2021-01-15
发明(设计)人: 白祚;罗炳峰;莫洋 申请(专利权)人: 中国平安人寿保险股份有限公司
主分类号: G06F40/186 分类号: G06F40/186;G06F40/216
代理公司: 深圳市世联合知识产权代理有限公司 44385 代理人: 汪琳琳
地址: 518000 广东省深圳市福田区益田路5033号*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 文本 拼接 方法 装置 计算机 设备 存储 介质
【说明书】:

本申请实施例属于人工智能领域,可应用于医疗科技领域,涉及一种文本拼接方法,包括:获取预设的模板,模板包括多个模板组件;通过多个模板组件接收用户输入,得到完成设置的模板组件;将完成设置的模板组件输入到训练好的文本拼接模型进行文本拼接;将训练好的文本拼接模型的输出作为拼接结果。此外,本申请还涉及区块链技术,业务数据存储于区块链中。本申请还提供一种文本拼接装置、计算机设备及存储介质。以减少模板管理的复杂度和成本。

技术领域

本申请涉及人工智能领域,尤其涉及一种文本拼接方法、装置、计算机设备及存储介质。

背景技术

传统的文本生成模板往往是一次性的,在一个场景使用的模板往往很难在其他场景得以复用。为了提高模板的复用性,降低管理成本,基于模板的文本生成系统往往会将一个大模板拆解为若干个模板组件。这里一个模板组件可以表示一个确定的语义,但是可以有多种不同的表述方式。但是,由于自然语言表达的复杂性,为某一个场景编写模板组件在新场景服用的时候,往往需要做一些额外的适配处理,比如增加/删除代词,助词,介词,标点等。这种情况在模板组件包含多种表述方式的时候尤为明显。虽然这些适配难度不大,但由于适配需求十分频繁,降低了拆解出的模板组件的复用次数,进而大大增加了模板管理的复杂度和成本。

发明内容

本申请实施例的目的在于提出一种文本拼接方法、装置、计算机设备及存储介质,以减少模板管理的复杂度和成本。为了解决上述技术问题,本申请实施例提供一种文本拼接方法,采用了如下所述的技术方案:

获取预设的模板,所述模板包括多个模板组件;

通过所述多个模板组件接收用户输入,得到完成设置的模板;

将所述完成设置的模板输入到训练好的文本拼接模型进行文本拼接;

将所述训练好的文本拼接模型的输出作为拼接结果。

进一步的,所述模板组件包括文本、槽位以子模板组件中的至少一项,所述通过所述多个模板组件接收用户输入,得到完成设置的模板的步骤具体包括:

从所述预设的模板中获取携有槽位的多个预设的模板组件;

将所述多个预设的模板组件通过显示设备输出给用户,并通过所述多个预设的模板组件接收用户的输入,并将所述多个预设的模板组件中的槽位设置成对应的值,得到完成设置的模板。

进一步的,所述将所述完成设置的模板输入到训练好的文本拼接模型的步骤具体包括:

获取所述完成设置的模板中多个实例化的模板组件;

通过分隔符连接所述多个实例化的模板组件,得到输入模板;

将所述输入模板输入到训练好的文本拼接模型。

进一步的,所述将所述训练好的文本拼接模型的输出作为拼接结果的步骤具体包括:

通过πplh=softmax(Wplh[h′i;h′i+1])计算所述训练好的文本拼接模型中最后一层神经网络的输出词数量的概率,其中,Wplh为所述训练好的文本拼接模型中计算词数量神经元的权值,πplh为预测hi'和hi+1'之间存在词数量的概率,所述hi'为神经网络输出的第i个组件;

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