[发明专利]多模态智能文本处理方法、装置、电子设备及存储介质

权利要求书

1.一种多模态智能文本处理方法，其特征在于，所述方法包括：

获取语音指令信息和相应环境的噪音信息；

响应于所述语音指令信息，根据所述相应环境的噪音信息将所述语音指令转换为相应的可识别文本信息；

响应于所述语音指令信息，获取触摸屏中选中操作；

响应于所述选中操作，提取与所述触摸屏中所显示的文本内容相匹配的特征向量；

根据所述特征向量确定与所述文本内容所对应的至少一个词语级的隐变量；

根据所述至少一个词语级的隐变量，生成与所述词语级的隐变量相对应的候选词语以及所述候选词语的被选取概率；

对所述可识别文本信息与所述触摸屏中所显示的文本内容相匹配；

根据所述可识别文本信息与所述触摸屏中所显示的文本内容的匹配结果，对所述候选词语的被选取概率进行融合处理；

根据所述候选词语的被选取概率的融合处理结果，选取至少一个候选词语组成与所述文本内容相对应的目标文本；

在所述触摸屏中以与所述选中操作对应的显示方式，显示所述目标文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述提取与所述触摸屏中所显示的文本内容相匹配的特征向量，包括：

根据所述触摸屏中所显示的文本内容所携带的文本参数信息，触发相应的分词库；

通过所触发的所述分词库单词词典对所述触摸屏中所显示的文本内容进行分词处理，形成不同的词语级特征向量；

对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，形成与所述文本内容相对应的词语级特征向量集合。

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，形成与所述文本内容相对应的词语级特征向量集合，包括：

确定与文本处理模型的使用环境相匹配的动态噪声阈值；

根据所述动态噪声阈值对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，并触发与所述动态噪声阈值相匹配的动态分词策略；

根据与所述动态噪声阈值相匹配的动态分词策略，对所述触摸屏中所显示的文本内容进行分词处理，形成与所述文本内容相对应的动态词语级特征向量集合。

4.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，形成与所述文本内容相对应的词语级特征向量集合，包括：

确定与文本处理模型的使用环境相对应的固定噪声阈值；

根据所述固定噪声阈值对所述不同的词语级特征向量进行除噪处理，并触发与所述固定噪声阈值相匹配的固定分词策略；

根据与所述固定噪声阈值相匹配的固定分词策略，对所述目标文本进行分词处理，与所述文本内容相对应的固定词语级特征向量集合。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

获取与文本处理模型的使用环境相匹配的训练样本，其中，所述训练样本中包括相应目标用户的历史行为信息；

通过所述文本处理模型的提取与所述训练样本相匹配的特征集合；

根据与所述训练样本相匹配的特征集合和相应的目标文本标签对所述文本处理模型进行训练，以实现确定与所述文本处理模型相适配的模型参数。

6.根据权利要求1至5任一项所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

将所述文本内容及对应的与所述文本内容相匹配目标文本发送至区块链网络，以使

所述区块链网络的节点将所述文本内容及对应的与所述文本内容相匹配目标文本填充至新区块，且当对所述新区块共识一致时，将所述新区块追加至区块链的尾部。