[发明专利]一种基于前缀的文本生成方法、系统及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：包括以下步骤：

获取单属性数据集，将单属性数据集输入第一预设模型进行训练，得到单属性可控前缀；

将单属性可控前缀按照预设规则进行拼接，将拼接后的结果输入第二预设模型进行训练，得到训练结果；

将训练结果输入预设公式生成对应的文本。

2.如权利要求1所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：所述单属性可控前缀为情感可控前缀、疑问词可控前缀、主题可控前缀、三元组可控前缀、长度可控前缀或风格可控前缀中的一种。

3.如权利要求1所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：获取单属性数据集，将单属性数据集输入第一预设模型进行训练，得到单属性前缀具体包括以下步骤：

获取单属性数据集并按照类型进行划分；

将相同类型的单属性数据集以预设条数划分成多个小型相同类型的单属性数据集；

将多个相同类型的小型单属性数据集输入第一预设模型进行训练，得到若干单属性可控前缀。

4.如权利要求1所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：单属性数据集输入第一预设模型进行训练过程中采用预设损失函数，所述预设损失函数为：

其中，X为输入，t为token序号，G为控制信号。

5.如权利要求1所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：所述第一预设模型为孟子模型。

6.如权利要求1所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：所述预设公式为；

其中X为输入文本，G为可控信号，Y为目标输出，φ为语言模型参数，

P_θ为任务前缀对应的可训练参数，C_θ为可控前缀的可训练参数，θ=[P_θ，C_θ]以概率P生成y_t作为第t个token。

7.如权利要求1所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：将单属性可控前缀输入第二预设模型得到训练结果为：

；

其中，X为输入文本，G为可控信号，Y为目标输出，φ为语言模型参数，

P_θ为任务前缀对应的可训练参数，C_θ为可控前缀的可训练参数，θ=[P_θ，C_θ]，N为数据集样本数量，P为概率。

8.如权利要求7所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：所述第二预设模型为CtrlPrompt-Deep模型或CtrlPrompt-Sallow模型中的一种。

9.一种基于前缀的文本生成系统，用于实现1-8任意一项所述的一种基于前缀的文本生成方法，其特征在于：包括以下模块：

获取模块：用于获取单属性数据集；

处理模块：用于将单属性数据集输入第一预设模型进行训练，得到单属性可控前缀，将单属性可控前缀按照预设规则进行拼接，将拼接后的结果输入第二预设模型进行训练，得到训练结果；

生成模块：用于将训练结果输入预设公式生成对应的文本。

10.一种计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，其特征在于：所述计算机程序被处理器执行时实现权利要求1-8任一项所述的一种基于前缀的文本生成方法。