[发明专利]写作辅助方法、装置及存储介质、计算机设备

权利要求书

1.一种写作辅助方法，其特征在于，包括：

获取用户写作时输入的目标文本；

将所述目标文本输入序列预测模型，获得所述目标文本中每个词组在语法使用中的第一正确概率；所述序列预测模型用于分析输入文本中每个词组的组成结构，以得出每个词组的语法使用正确概率；

根据所述目标文本中每个词组在语法使用上的第一正确概率，获取所述目标文本中语法使用正确概率低于预设值的词组，将该词组作为用词不当词组；

向所述用户提示所述用词不当词组。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述序列预测模型根据以下方式训练：

获取所述序列预测模型对应的训练语料，并标注出所述训练语料中的错误用语和正确用语；

利用所述错误用语和所述正确用语对所述序列预测模型进行训练。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述序列预测模型为基于双向长短期记忆网络LSTM和条件随机场CRF构成的模型。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述获取所述目标文本中语法使用的正确概率低于预设值的词组之后，还包括：

将所述目标文本中所述用词不当词组的上文信息输入语言生成模型中，得到替代所述用词不当词组的多个替代词以及多个所述替代词的生成概率；所述语言生成模型用于分析输入词组的上文信息以输出替代输入词组的替代词；所述生成概率为根据所述语言生成模型得到的替代词用于替代输入词组的概率；

根据生成概率对多个所述替代词进行排序，获取排序在前的预设数量的替代词，以生成候选词列表；

所述向所述用户提示所述用词不当词组之后，还包括：向所述用户提示所述候选词列表中的所述替代词。

5.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述语言生成模型根据以下方式训练：

获取训练样本文本；

将所述训练样本文本进行分词，并采用one-hot独热码方式对分词后所述训练样本文本进行编码，得到第一词向量；

将所述第一词向量输入word2vector模型进行词向量空间映射，得到第二词向量；

将所述第二词向量输入所述语言生成模型中，以对所述语言生成模型进行训练。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述语言生成模型为基于LSTM的网络结构的模型。

7.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述向所述用户提示所述候选词列表中的所述替代词，包括：将所述候选词列表中的所述替代词输入所述序列预测模型，得到每个替代词在语法使用上的第二正确概率，根据所述第二正确概率从高到低对每个替代词进行排序，得到排序后新的候选词列表；

根据所述新的候选词列表的排序，向所述用户提示所述新的候选词列表中的替代词。

8.一种写作辅助装置，其特征在于，包括：

第一获取模块，用于获取用户写作时输入的目标文本；

第二获取模块，用于将所述目标文本输入序列预测模型，获得所述目标文本中每个词组在语法使用中的第一正确概率；所述序列预测模型用于分析输入文本中每个词组的组成结构，以得出每个词组的语法使用正确概率；

第三获取模块，用于根据所述目标文本中每个词组在语法使用上的第一正确概率，获取所述目标文本中语法使用正确概率低于预设值的词组，将该词组作为用词不当词组；

提示模块，用于向所述用户提示所述用词不当词组。

9.一种存储介质，其特征在于，其上存储有计算机程序；所述计算机程序适于由处理器加载并执行上述权利要求1至7中任一项所述的写作辅助方法。

10.一种计算机设备，其特征在于，其包括：

一个或多个处理器；

存储器；

一个或多个应用程序，其中所述一个或多个应用程序被存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个应用程序配置用于执行根据权利要求1至7任一项所述的写作辅助方法。