[发明专利]文案生成方法、系统、计算机设备和存储介质有效
| 申请号: | 201911372226.3 | 申请日: | 2019-12-27 |
| 公开(公告)号: | CN110765753B | 公开(公告)日: | 2023-07-14 |
| 发明(设计)人: | 胡盼盼;胡浩;赵茜;利啟东;高玮;杨超龙;黄聿;梁容铭 | 申请(专利权)人: | 广东博智林机器人有限公司 |
| 主分类号: | G06F40/186 | 分类号: | G06F40/186;G06F16/36 |
| 代理公司: | 北京清亦华知识产权代理事务所(普通合伙) 11201 | 代理人: | 刘梦晴 |
| 地址: | 528311 广东省佛山市顺德区北滘镇顺江*** | 国省代码: | 广东;44 |
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| 摘要: | |||
| 搜索关键词: | 文案 生成 方法 系统 计算机 设备 存储 介质 | ||
1.一种文案生成方法,其特征在于,包括如下步骤:
获取由关键信息填入文案模板所得的文案初稿;
通过实体序列模型识别所述文案初稿中长文案知识图谱的实体,其中,所述实体序列模型是根据标记有实体的文章训练得到;
从所述长文案知识图谱中调取所述实体所在的知识图谱,并将所述实体所在的知识图谱的信息整合成自然语言,得到扩展语句;
将所述扩展语句添加至所述文案初稿中,生成目标文案;
所述获取由关键信息填入文案模板所得的文案初稿的步骤,包括:
根据用户输入的变量信息和关键信息匹配出所述文案模板;
根据所述关键信息和匹配出的所述文案模板确定还需补充的部分,并提示用户输入补充信息;
接收用户输入所述文案模板的补充信息;
根据所述关键信息、补充信息和文案模板生成所述文案初稿;
在所述从所述长文案知识图谱中调取所述实体所在的知识图谱的步骤之后,还包括:
根据所述实体所在的知识图谱中的实体和实体关系,生成扩展建议信息;
向用户返回所述扩展建议信息,以及接收用户根据所述扩展建议信息输入的扩展文本;
在所述文案初稿中添加所述扩展文本,生成所述目标文案;
在所述生成目标文案的步骤之后,还包括:
将所述目标文案进行文本纠错检查和违禁词检查;
若所述目标文案中存在语法错误,则以下划线标出所述语法错误;
若所述目标文案中存在违禁词,则以方框框出所述违禁词;其中,
在所述从所述长文案知识图谱中调取所述实体所在的知识图谱的步骤之前,还包括:
对文案数据库中各个文案进行应用命名实体识别和关系抽取,获得文案中的实体和实体关系;
根据对文案数据库标注的变量信息、关键信息类型、指定专业知识和文案中的实体以及实体关系,构建所述长文案知识图谱。
2.根据权利要求1所述的文案生成方法,其特征在于,所述获取由关键信息填入文案模板所得的文案初稿的步骤之前,还包括:
对文案数据库中各个文案标注变量信息;
从所述文案中划分出各种类型的内容模块,分别从各个内容模块提取写作模板;
根据内容模板中关键信息为该内容模板标注关键信息类型;
将用户输入的变量信息和关键信息与标注的变量信息和关键信息类型进行匹配,获得所述文案模板。
3.根据权利要求2所述的文案生成方法,其特征在于,在所述通过实体序列模型识别所述文案初稿中长文案知识图谱的实体的步骤之前,还包括:
将文案内容中标注有所述长文案知识图谱中所对应实体的文案样本输入初始的实体序列模型,训练出所述实体序列模型。
4.根据权利要求1所述的文案生成方法,其特征在于,所述从所述长文案知识图谱中调取所述实体所在的知识图谱,并将所述实体所在的知识图谱的信息整合成自然语言,得到扩展语句的步骤,包括:
调取与所述实体连接的关系实体及其之间的关系信息,以及获取所述关系实体的实体属性;
从资料库中查找所述实体与所述关系实体、关系信息和实体属性相关联的特征信息;
根据所述特征信息和所述关系信息按照自然语言进行整合,生成所述扩展语句。
5.根据权利要求1所述的文案生成方法,其特征在于,所述扩展语句包括一级扩展语句;
所述从所述长文案知识图谱中调取所述实体所在的知识图谱,并将所述实体所在的知识图谱的信息整合成自然语言,得到扩展语句的步骤,包括:
从所述长文案知识图谱中调取与所述实体直接连接的一级关系实体及其之间的一级关系信息;
获取所述实体和一级关系实体在所述长文案知识图谱中的实体属性;
根据所述一级关系实体、一级关系信息和实体属性整合成自然语言,得到一级扩展语句。
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