[发明专利]写作素材的推荐方法、装置、电子设备及存储介质在审
申请号: | 202211200331.0 | 申请日: | 2022-09-29 |
公开(公告)号: | CN115455152A | 公开(公告)日: | 2022-12-09 |
发明(设计)人: | 王智浩;李云良;胡飞 | 申请(专利权)人: | 北京世纪好未来教育科技有限公司 |
主分类号: | G06F16/33 | 分类号: | G06F16/33;G06F40/289;G06F40/30 |
代理公司: | 北京开阳星知识产权代理有限公司 11710 | 代理人: | 王艳斌 |
地址: | 100089 北京市海*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 写作 素材 推荐 方法 装置 电子设备 存储 介质 | ||
1.一种写作素材的推荐方法,其中,所述方法包括:
接收用户输入的查询语句;
根据所述查询语句,从素材库中确定出与所述查询语句相关的多个候选素材;
对所述查询语句和每个候选素材进行分词和词性统计,以获取所述每个候选素材对应的词性维度特征;
对所述查询语句和所述每个候选素材进行拼接编码,以获取所述每个候选素材对应的语义特征;
根据所述词性维度特征和所述语义特征,确定所述查询语句与所述每个候选素材之间的相关度;
根据所述相关度,从所述多个候选素材中确定出第一预设个数的目标素材进行推荐。
2.如权利要求1所述的写作素材的推荐方法,其中,所述方法还包括:
根据所述每个候选素材包含的主题词的个数,确定所述每个候选素材的主题词特征;
并且其中,所述根据所述词性维度特征和所述语义特征,确定所述查询语句与所述每个候选素材之间的相关度,包括:
根据所述主题词特征、所述词性维度特征和所述语义特征,确定所述查询语句与所述每个候选素材之间的相关度。
3.如权利要求2所述的写作素材的推荐方法,其中,所述根据所述主题词特征、所述词性维度特征和所述语义特征,确定所述查询语句与所述每个候选素材之间的相关度,包括:
针对所述每个候选素材,将所述每个候选素材的所述主题词特征和所述词性维度特征进行拼接,得到第一拼接特征;
按照预设的第一转换矩阵,对所述第一拼接特征进行维度转换,得到第一转换特征;
将所述第一转换特征与所述每个候选素材的所述语义特征进行拼接,得到第二拼接特征;
按照预设的第二转换矩阵,对所述第二拼接特征进行维度转换,得到第二转换特征;
按照预设的第三转换矩阵,对所述第二转换特征进行维度转换,得到第三转换特征;
将所述第三转换特征的特征值确定为所述查询语句与所述每个候选素材之间的相关度。
4.如权利要求1所述的写作素材的推荐方法,其中,所述对所述查询语句和每个候选素材进行分词和词性统计,以获取所述每个候选素材对应的词性维度特征,包括:
对所述查询语句和所述每个候选素材分别进行分词,得到所述查询语句对应的第一分词和所述每个候选素材对应的第二分词;
按照预设的词性维度表,统计所述第一分词中包含的各词性的个数,得到第一词性特征;
按照所述词性维度表,统计所述每个候选素材对应的所述第二分词中包含的各词性的个数,得到第二词性特征;
按照所述词性维度表,统计所述第一分词与所述每个候选素材对应的所述第二分词中包含同一词性的个数,得到第三词性特征;
针对所述每个候选素材,将所述第一词性特征、所述第二词性特征和所述第三词性特征进行拼接,得到所述每个候选素材对应的第四词性特征;
对所述第四词性特征进行标准化处理,得到所述每个候选素材对应的词性维度特征。
5.如权利要求1所述的写作素材的推荐方法,其中,所述根据所述查询语句,从素材库中确定出与所述查询语句相关的多个候选素材,包括:
利用预先训练的双塔模型的查询语句端编码模型,根据所述查询语句确定所述查询语句对应的请求表示向量;
计算所述请求表示向量与所述素材库中每个素材表示向量之间的相似度,其中,所述素材库中的素材表示向量是预先利用所述双塔模型的素材端编码模型对多个素材进行编码得到的;
根据所述相似度,从所述素材库中确定出与所述请求表示向量之间的相似度最高的第二预设个数的目标素材表示向量;
将所述目标素材表示向量对应的素材,确定为所述多个候选素材。
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