[发明专利]一种电影故事生成方法

权利要求书

1.一种电影故事生成方法，其特征在于，包括：

从历史文本的各个语句中抽取事实三元组；

确定所述历史文本的属性信息，其中，所述属性信息包括所述历史文本的主题；

根据所述事实三元组以及所述历史文本的属性信息，建立知识图谱；

根据指定属性信息与预设路径规划算法，从所述知识图谱中依次选取多个节点；

按照节点被选取的顺序，将所述节点依次输入循环神经网络模型，输出目标文本；

其中，所述预设路径规划算法包括：A-star算法；

其中，在利用A-star算法从所述知识图谱中选取多个节点时，所述知识图谱中的节点间的距离定义为：

distance＝dis_Manhattan+sim_Semantics

其中，distance为节点间的距离；dis_Manhattan为曼哈顿距离；sim_Semantics为所述知识图谱中待遍历节点之间的语义相似度；

其中，根据指定属性信息与所述A-star算法，从所述知识图谱中依次选取多个节点包括：

利用下式f(i)＝g(i)+h(i)，每次从优先队列中选取f(i)值最小的节点node作为下一个要遍历的节点；其中，f(i)是节点node的综合优先级，当选择下一个要遍历的节点时，总会选取综合优先级最高或值最小的节点；g(i)是节点node距离起点的代价；h(i)是节点node距离终点的预计代价；

其中，所述循环神经网络模型包括：长短期记忆模型；或门控循环单元模型；

其中，按照节点被选取的顺序，将所述节点依次输入所述长短期记忆模型，输出目标文本包括：

将被选择的节点作为初始所述长短期记忆模型的长短期记忆网络节点输入，将生成的词与当前所述长短期记忆模型的长短记忆网络节点的输出作为预测下一个词的输入以便完成所述目标文本的生成。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，利用句法依赖树抽取所述各个语句的事实三元组。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，通过词频-逆文本频率指数算法；或潜在狄利克雷分配模型确定所述历史文本的主题。

4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述指定属性信息包括：指定主题；和/或，指定场景。