[发明专利]故事创作的方法、系统和终端

权利要求书

1.一种故事创作的方法，其特征在于，所述方法包括：

接收用户输入的内容文本；

根据所述内容文本调用创作模型获得创作文本；

向用户输出包含所述内容文本和所述创作文本的文本；其中输入文本与输出文本交互进行，以完成故事创作；根据所述内容文本调用创作模型获得创作文本包括：

将所述内容文本中的字符串进行切分，以形成多个字符单元；

对多个所述字符单元分别进行词向量训练，以得到各个字符单元的词向量；

确定各个词向量的序列号；

根据序列号，查找映射表，以获得与序列号所对应的创作字符；

输出全部的创作字符，以形成所述创作文本；所述创作模型包括第一长短期记忆网络层、第二长短期记忆网络层和回归函数层，

其中所述确定各个词向量的序列号的步骤包括：

将所述内容文本中的各个字符单元的词向量，输入至所述创作模型的第一长短期记忆网络层，进行学习和计算；

将通过所述第一长短期记忆网络层学习和计算得到的输出值，输入至所述第二长短期记忆网络层，进行深层学习和计算；

将通过所述第二长短期记忆网络层学习和计算得到的输出值，输入至所述回归函数层并映射出各个词向量的映射值，选择出最大映射值并得到其所占位置的序列号；

在根据序列号，查找映射表，以获得与序列号所对应的创作字符之后，所述方法还包括：

将所述创作字符输入至所述第一长短期记忆网络层、所述第二长短期记忆网络层和回归函数层，进行迭代，直到获得的创作字符为结束字符。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括映射表形成步骤：

对可获得的故事文本中的字符串进行切分，以形成多个字符单元；

对各个所述字符单元进行编号，使得每个字符单元对应唯一编号；

对多个所述字符单元分别进行词向量训练；

将所得到的各个词向量分别输入至所述第一长短期记忆网络层，进行学习和计算；

将通过所述第一长短期记忆网络层学习和计算得到的输出值，输入至所述第二长短期记忆网络层，进行深层学习和计算；

将通过所述第二长短期记忆网络层学习和计算得到的输出值，输入至所述回归函数层并映射出各个词向量的映射值，选择出最大映射值并得到其所占位置的序列号；

根据映射值所占位置的序列号，查找到与序列号对应的编号，并返回编号所对应的故事文本中的字符单元，以形成创作字符；以及

根据序列号与创作字符之间的对应关系，形成映射表。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在根据映射值所占位置的序列号，查找到与序列号对应的编号，并返回编号所对应的字符单元之前，所述映射表的形成步骤包括：

将映射值所占位置的序列号输入至所述第二长短期记忆网络层和所述第一长短期记忆网络层，进行反馈，以调整所得到的序列号。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，在对可获得的故事文本中的字符串进行切分之前，所述故事创作的方法包括：

从可获得的故事文本中进行预处理，以筛选故事内容和去除广告。

5.根据权利要求1-4任一项权利要求所述的方法，其特征在于，在接收用户输入的内容文本之后，还包括：

判断所述内容文本中是否包括结束性提示；

当所述内容文本中不包括结束性提示时，根据所述内容文本调用创作模型，计算得到与所述内容文本相映射的创作文本；

向用户输出所述内容文本和所述创作文本；以及

当所述内容文本中包括结束性提示时，结束创造，向用户输出全部的所述内容文本和所述创作文本。