[发明专利]一种文案生成方法、装置、电子设备、存储介质

说明书

本发明提供一种文案生成方法、装置、电子设备以及存储介质，文案生成方法包括：利用兴趣点预测模型根据用户的历史数据预测用户的兴趣热度信息；获取文案的预设内容；根据所述预设内容基于所述兴趣热度信息生成文案。根据用户的兴趣点，从而形成贴合用户兴趣的文案，能够打动用户，吸引用户注意。

技术领域

本发明涉及互联网文案技术领域，尤其是涉及一种文案生成方法、装置、电子设备、存储介质。

背景技术

多媒体文案的发展，基于传统方式千篇一律的软文方案在例如营销方面效果欠佳，受众用户往往无法被打动，文案无法引起用户注意，往往会被用户忽略，导致活动无法触达用户。

发明内容

本发明提供一种文案生成方法、装置、电子设备以及存储介质。根据用户的兴趣点，从而形成贴合用户兴趣的文案，能够打动用户，吸引用户注意。

为解决上述技术问题，本发明提供的第一个技术方案为：提供一种文案生成方法，包括：利用兴趣点预测模型根据用户的历史数据预测用户的兴趣热度信息；获取文案的预设内容；根据所述预设内容基于所述兴趣热度信息生成文案。

其中，方法还包括：获取兴趣点热词库以及热文摘要话术库；所述根据所述预设内容基于所述兴趣热度信息生成文案包括：根据所述预设内容、所述兴趣点热词库以及热文摘要话术库基于所述兴趣热度信息生成所述文案。

其中，所述利用兴趣点预测模型根据用户的历史数据预测用户的兴趣热度信息包括：基于互联网热点资讯信息获取若干兴趣点热词作为训练样本集，其中，所述兴趣点热词标注有兴趣点类型；利用标注有兴趣点类型的所述兴趣点热词进行训练以得到所述兴趣点预测模型，利用所述兴趣点预测模型根据用户的历史数据预测用户的兴趣热度信息。

其中，所述利用标注有兴趣点类型的所述兴趣点热词进行训练以得到所述兴趣点预测模型包括：对所述兴趣点热词进行处理，以得到对应的词向量集合；利用多个卷积神经网络分别对所述词向量集合进行处理，以得到多个第一处理结果；将所述多个第一处理结果进行拼接，以得到第二处理结果；利用深度神经网络对所述第二处理结果进行处理，以得到所述兴趣点热点词的预测兴趣点类型；利用标注的兴趣点类型以及所述预测兴趣点类型对兴趣点预测模型进行训练，以得到所述兴趣点预测模型。

其中，所述基于互联网热点资讯信息获取若干兴趣点热词作为训练样本集包括：对所述热点资讯信息进行分词，以得到分词碎片；对所述分词碎片进行拼接，以得到词库；统计所述词库中分词的出现频率、自由度、凝固度；若所述分词的出现频率大于频率阈值，所述自由度大于自由度阈值，以及所述凝固度大于凝固度阈值时，则所述分词为兴趣点热词。

其中，所述获取兴趣点热词库以及热文摘要话术库包括：基于互联网热点资讯信息获取若干兴趣点热词；利用自动摘要算法对所述兴趣点热词的原始文本进行要点提炼，并利用提炼的结果对所述兴趣点热词进行描述，以得到热文摘要；基于所述兴趣点热词生成所述兴趣点热词库；基于所述热文摘要生成所述热文摘要话术库。

其中，所述基于互联网热点资讯信息获取若干兴趣点热词包括：对所述互联网热点资讯信息进行清洗；基于清洗后的所述热点资讯信息获取若干兴趣点热词。

为解决上述技术问题，本发明提供的第二个技术方案为：提供一种文案生成装置，包括：兴趣热度信息模块，用于利用兴趣点预测模型根据用户的历史数据预测用户的兴趣热度信息；文案策略模块，用于获取文案的预设内容；文案生成模块，连接所述兴趣热度信息模块以及所述文案策略模块，用于根据所述预设内容基于所述兴趣热度信息生成文案。

其中，所述文案生成装置还包括：兴趣点热词库以及热文摘要话术库模块，用于获取兴趣点热词库以及热文摘要话术库；其中，所述文案生成模块进一步连接所述兴趣点热词库以及热文摘要话术库模块，根据所述预设内容、所述兴趣点热词库以及热文摘要话术库基于所述兴趣热度信息生成所述文案。