[发明专利]素材推荐方法、装置、计算机设备及计算机可读存储介质

权利要求书

1.一种素材推荐方法，其特征在于，包括：

获取待查询主题；

将所述待查询主题与已存的观点进行匹配；

根据已存的观点与写作素材的对应关系，推荐匹配成功的观点对应的写作素材；

所述方法，还包括：采集写作素材；将采集的写作素材作为机器学习组件的输入，机器学习组件输出写作素材对应的观点；所述机器学习组件基于如下步骤进行训练：获取样本写作素材及对应的样本观点，将获取的样本写作素材及对应的样本观点作为样本数据，输入机器学习组件进行训练。

2.如权利要求1所述的素材推荐方法，其特征在于，获取样本写作素材及对应的样本观点，包括：

获取数据资源；

根据数据资源中句子的特征，从数据资源中提取样本写作素材及对应的样本观点。

3.如权利要求2所述的素材推荐方法，其特征在于，根据数据资源中句子的特征，从数据资源中提取样本写作素材，包括：

针对议论文型的数据资源，按照议论文论辩结构对议论文型的数据资源中的句子进行分类；

在议论文型的数据资源中查找故事触发句，将故事触发句与相邻指定类型的句子合并为事实型样本写作素材；

将议论文型的数据资源中的句子与已知的理论型句子进行匹配，将匹配成功的句子合并为理论型样本写作素材。

4.如权利要求2所述的素材推荐方法，其特征在于，获取样本写作素材对应的样本观点，包括：

针对样本写作素材所在的议论文型的数据资源，按照议论文论辩结构对议论文型的数据资源中的句子进行分类,分类结果包括主旨句及子论点句；

将议论文型的数据资源中以下项中的任意之一或任意组合项的合并结果作为样本写作素材对应的样本观点：题目、主旨句以及与样本写作素材距离最近的子论点句。

5.如权利要求1所述的素材推荐方法，其特征在于，将获取的样本写作素材及对应的样本观点作为样本数据，输入机器学习组件进行训练，包括：

以事实型样本写作素材及对应的样本观点为样本数据，输入机器学习组件进行训练，得到事实型机器学习组件；

以理论型样本写作素材及对应的样本观点为样本数据，输入机器学习组件进行训练，得到理论型机器学习组件。

6.如权利要求1至5中任一项所述的素材推荐方法，其特征在于，获取待查询主题，包括：

当输入内容为文章时，按照议论文论辩结构对文章中的句子进行分类，分类结果包括主旨句及子论点句，将文章的主题、主旨句以及子论点句中的任意之一或任意组合作为待查询主题。

7.如权利要求1至5中任一项所述的素材推荐方法，其特征在于，还包括：

确定待推荐写作素材的指定类型；

在匹配成功的观点对应的写作素材中，推荐符合指定类型的写作素材。

8.一种素材推荐装置，其特征在于，包括：

主题获取模块，用于获取待查询主题；

匹配模块，用于将所述待查询主题与已存的观点进行匹配；

推荐模块，用于根据已存的观点与写作素材的对应关系，推荐匹配成功的观点对应的写作素材；

所述装置，还包括：

素材采集模块，用于采集写作素材；

观点标注模块，用于将采集的写作素材作为机器学习组件的输入，机器学习组件输出写作素材对应的观点；

训练模块，用于基于如下步骤对机器学习组件进行训练：获取样本写作素材及对应的样本观点，将获取的样本写作素材及对应的样本观点作为样本数据，输入机器学习组件进行训练。

9.如权利要求8所述的素材推荐装置，其特征在于，所述训练模块，包括：

数据获取单元，用于获取数据资源；

样本获取单元，用于根据数据资源中句子的特征，从数据资源中提取样本写作素材及对应的样本观点。