[发明专利]评论生成及评论生成模型训练方法、装置及存储介质

说明书

本发明公开了评论生成及评述生成模型训练方法、装置及存储介质，其中评论生成方法可包括：获取待处理的文章中的关键词；分别获取各关键词的主题信息；利用预先训练得到的评论生成模型，基于所述主题信息生成文章的评论。应用本发明所述方案，能够提高生成的评论质量等。

【技术领域】

本发明涉及计算机应用技术，特别涉及评论生成及评述生成模型训练方法、装置及存储介质。

【背景技术】

在实际应用中，某些场景下需要为文章自动生成评论，如对于一篇优质的文章，为了增加文章热度，可自动生成一部分评论补充到文章的评论集中。

目前虽然存在一些评论生成方法，但生成的多是一些无实质意义的评论，与文章的主题偏差较大，质量较差。

【发明内容】

有鉴于此，本发明提供了评论生成及评述生成模型训练方法、装置及存储介质。

具体技术方案如下：

一种评论生成方法，包括：

获取待处理的文章中的关键词；

分别获取各关键词的主题信息；

利用预先训练得到的评论生成模型，基于所述主题信息生成所述文章的评论。

根据本发明一优选实施例，所述分别获取各关键词的主题信息包括：

针对任一关键词，分别获取所述关键词的第一向量和第二向量；其中，所述第一向量为所述关键词的语义向量，所述第二向量为所述关键词相关的文章语义向量；

将所述第一向量和所述第二向量进行拼接，得到主题向量，将所述主题向量作为所述关键词的主题信息。

根据本发明一优选实施例，所述获取所述关键词的第一向量包括：将所述关键词输入长短期记忆网络模型，得到所述关键词的第一向量。

根据本发明一优选实施例，所述获取所述关键词的第二向量包括：将所述文章输入长短期记忆网络模型，得到所述文章的语义向量，对所述关键词的第一向量以及所述文章的语义向量执行注意力操作，得到所述关键词的第二向量。

一种评述生成模型训练方法，包括：

获取作为训练语料的文章中的关键词；

针对各关键词，分别从所述文章对应的评论集中查找出至少一个与所述关键词相匹配的评论；

利用查找出的评论与所述文章组成训练对；

分别获取各关键词的主题信息；

根据所述训练对及所述主题信息训练得到评论生成模型。

根据本发明一优选实施例，所述分别从所述文章对应的评论集中查找出至少一个与所述关键词相匹配的评论包括：

针对任一关键词，从所述评论集中查找出包含所述关键词的评论；

若查找出的评论数大于一，则选出其中的一条评论作为与所述关键词相匹配的评论。

根据本发明一优选实施例，所述分别获取各关键词的主题信息包括：

针对任一关键词，分别获取所述关键词的第一向量和第二向量；其中，所述第一向量为所述关键词的语义向量，所述第二向量为所述关键词相关的文章语义向量；

将所述第一向量和所述第二向量进行拼接，得到主题向量，将所述主题向量作为所述关键词的主题信息。

根据本发明一优选实施例，所述获取所述关键词的第一向量包括：将所述关键词输入长短期记忆网络模型，得到所述关键词的第一向量。