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龍圖騰網(wǎng)獲悉平安科技(深圳)有限公司申請(qǐng)的專利文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)獲國(guó)家發(fā)明授權(quán)專利權(quán)，本發(fā)明授權(quán)專利權(quán)由國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局授予，授權(quán)公告號(hào)為：CN114491077B 。

龍圖騰網(wǎng)通過國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局官網(wǎng)在2025-08-22發(fā)布的發(fā)明授權(quán)授權(quán)公告中獲悉：該發(fā)明授權(quán)的專利申請(qǐng)?zhí)?專利號(hào)為：202210139349.8，技術(shù)領(lǐng)域涉及：G06F16/36；該發(fā)明授權(quán)文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)是由孫梓淇;張智設(shè)計(jì)研發(fā)完成，并于2022-02-15向國(guó)家知識(shí)產(chǎn)權(quán)局提交的專利申請(qǐng)。

本文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在說明書摘要公布了：本申請(qǐng)涉及人工智能技術(shù)領(lǐng)域，具體公開了一種文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)，所述文本生成方法通過獲取主題詞匯，并獲取預(yù)先構(gòu)建的知識(shí)圖譜；計(jì)算主題詞匯以及圖譜節(jié)點(diǎn)之間的匹配度，以根據(jù)匹配度大于匹配度閾值的圖譜節(jié)點(diǎn)得到至少一個(gè)知識(shí)子圖；根據(jù)知識(shí)子圖，得到關(guān)鍵詞集合以及關(guān)鍵詞集合中每個(gè)關(guān)鍵詞針對(duì)知識(shí)子圖的路徑特征；將關(guān)鍵詞集合以及關(guān)鍵詞集合中每個(gè)關(guān)鍵詞針對(duì)知識(shí)子圖的路徑特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的文本生成模型中，得到目標(biāo)文本。以通過知識(shí)圖譜以及主題詞匯進(jìn)行詞匯擴(kuò)充，以得到足夠數(shù)量的關(guān)鍵詞，進(jìn)而將關(guān)鍵詞輸入文本生成模型，以得到內(nèi)容更加豐富的目標(biāo)文本，實(shí)現(xiàn)了根據(jù)極少的詞匯信息即可自動(dòng)生成內(nèi)容豐富的文本信息。

本發(fā)明授權(quán)文本生成方法、裝置、設(shè)備及介質(zhì)在權(quán)利要求書中公布了：1.一種文本生成方法，其特征在于，所述方法包括： 獲取主題詞匯，并獲取預(yù)先構(gòu)建的知識(shí)圖譜；其中，所述知識(shí)圖譜包括多個(gè)圖譜節(jié)點(diǎn)； 計(jì)算所述主題詞匯以及所述圖譜節(jié)點(diǎn)之間的匹配度，以根據(jù)所述匹配度大于匹配度閾值的圖譜節(jié)點(diǎn)得到至少一個(gè)知識(shí)子圖； 根據(jù)所述知識(shí)子圖，得到關(guān)鍵詞集合以及所述關(guān)鍵詞集合中每個(gè)關(guān)鍵詞針對(duì)所述知識(shí)子圖的路徑特征； 將所述關(guān)鍵詞集合以及所述關(guān)鍵詞集合中每個(gè)關(guān)鍵詞針對(duì)知識(shí)子圖的路徑特征輸入預(yù)先訓(xùn)練的文本生成模型中，得到目標(biāo)文本；其中， 所述文本生成模型為Seq2Seq模型，所述文本生成模型的編碼層將輸入的關(guān)鍵詞映射成連續(xù)向量，以將所述關(guān)鍵詞映射至嵌入空間得到所述關(guān)鍵詞的詞向量； 對(duì)所述關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的詞向量以及所述關(guān)鍵詞針對(duì)知識(shí)子圖的路徑特征進(jìn)行融合，得到每個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的特征向量； 所述文本生成模型的解碼層根據(jù)每個(gè)關(guān)鍵詞對(duì)應(yīng)的特征向量進(jìn)行解碼處理得到輸出隱向量，所述輸出隱向量用于確定所對(duì)應(yīng)時(shí)間步的文本詞匯，所述解碼層按照時(shí)間步輸出所述輸出隱向量；其中，將注意力機(jī)制基于注意力系數(shù)的加權(quán)機(jī)制應(yīng)用于文本生成模型的解碼層，以對(duì)解碼部分中產(chǎn)生的輸出隱向量進(jìn)行加權(quán)，使得所述輸出隱向量更加聚焦于文本核心的語義信息； 遍歷所有時(shí)間步，根據(jù)每個(gè)時(shí)間步輸出的文本詞匯得到目標(biāo)文本。

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