针对媒体生成文本的方法、装置、计算设备和存储介质.pdf
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相关资料
针对媒体生成文本的方法、装置、计算设备和存储介质.pdf
本申请的实施例提供了一种针对媒体生成文本的方法、装置、计算设备和存储介质。该方法包括:获取目标媒体;解析所述目标媒体的内容以获得所述目标媒体的媒体标签;利用经训练的文本分类模型对所述媒体标签进行分类,以得到与所述媒体标签对应的至少一个文本类别,其中该经训练的文本分类模型是基于文本集中的至少一部分文本训练得到的,所述文本集中的每个文本具有至少一个文本标签;以及基于所述至少一个文本类别和所述文本集生成针对所述目标媒体的目标文本。
生成题目文本的方法、装置、计算设备及存储介质.pdf
本申请公开了一种生成题目文本的方法,包括:确定目标生字,并根据预先建立的字、词、句之间的关联关系,确定包括该目标生字的至少一个目标词和/或至少一个目标语句,从而进一步根据确定出的目标词和/或目标语句,生成针对该目标生字的题目文本。如此,针对每个生字,均可以自动生成相应的题目文本,从而无需由专业人员进行人工编写生成题目文本。这样,不仅可以有效降低生成题目文本所需的人力成本,而且,相比于人工编写的方式而言,由服务器等计算设备自动化生成题目文本的效率通常也较高。此外,本申请还提供了对应的装置、计算设备以及存储介
文本生成方法、装置、计算机设备和存储介质.pdf
本申请涉及人工智能领域,提供了一种文本生成方法、装置、计算机设备和存储介质,当通过预设的文字生成模型进行文本生成,生成第k个字时,根据第k个字得到对应的第二候选集;检测第二候选集中是否存在与预设的结束标记相同的文本符号;若第二候选集中不存在与预设的结束标记相同的文本符号,根据前k‑1个字的第一候选集中的文本符号得到新的第k个字,并根据新的第k个字生成新的第二候选集,直至新的第二候选集中存在与预设的结束标记相同的文本符号,将与预设的结束标记相同的文本符号取出作为第k+1个字得到目标文本。通过本申请提供的文本
针对用户生成模型的方法、装置和计算机可读存储介质.pdf
公开了一种用于针对用户生成模型的方法,包括:在服务器处获取多个用户的多个第一数据集;基于所述多个第一数据集,在所述服务器处利用元学习算法为所述多个用户生成共享模型;由所述服务器将所述共享模型传送至用户的客户端;在该用户的客户端处获取该用户的对应第二数据集;以及基于该用户的对应第二数据集,在该用户的客户端处对共享模型进行自适应训练以生成该用户的私有模型。本申请还涉及其它方法、装置和计算机可读存储设备。本申请的方法能够在保护隐私的情况下更准确地建立用户的私有模型。
文本实体生成方法、装置、设备及存储介质.pdf
本发明涉及人工智能领域,公开了一种文本实体生成方法、装置、设备及存储介质,用于提高文本实体生成的准确率。所述文本实体生成方法包括:基于预置的语料库对目标新闻文本进行矩阵转换,得到文本矩阵;提取文本矩阵中的特征元素,并基于预置的参数矩阵对特征元素进行特征编码处理,得到目标特征矩阵;对文本矩阵和目标特征矩阵进行注意力编码,得到编码向量;通过预置的图神经网络模型中的编码器对编码向量进行词嵌入处理,得到隐藏状态向量;通过预置的图神经网络模型中的解码器对隐藏状态向量进行实体识别,得到目标文本实体。此外,本发明还涉及