[发明专利]文案生成方法及装置、计算机存储介质、电子设备

说明书

本公开涉及信息处理技术领域，提供了一种文案生成方法及装置、存储介质及电子设备，其中，文案生成方法包括：将获取到的物品属性与预先设定的属性信息集合进行比对，确定物品属性中的特征属性；对物品属性与对应的物品属性值进行拼接，得到拼接信息；获取拼接信息对应的编码隐状态向量，将解码隐状态向量与编码隐状态向量的第一相关系数确定为拼接信息对应的第一注意力权重；获取物品属性对应的第二注意力权重，以及，获取特征属性对应的第三注意力权重；根据第一、第二与第三注意力权重确定目标权重；根据目标权重对编码隐状态向量进行加权求和，对得到的上下文向量进行解码，得到物品对应的文案信息。本公开中的方法能够保证生成文案的多样性。

技术领域

本公开涉及信息处理技术领域，特别涉及一种文案生成方法、文案生成装置、计算机存储介质及电子设备。

背景技术

随着移动互联网的飞速发展，用户有更多的浏览行为发生在移动端，其对相关互联网信息展示平台的依赖程度是不断上升的，但价格不再是影响用户做出消费决策的唯一因素，内容化的商品推荐成为吸引用户消费的关键。因而，如何快速得到吸引用户眼球的文案内容，成为相关人员关注的焦点问题。

目前，一般是通过人工对语句进行标注和划分，进而，对检索库中的已有语料进行组合与加工，得到最终的文案，即主要依赖于人工去完成，显而易见的，效率较低且样式固定，文案可控性较差。

鉴于此，本领域亟需开发一种新的文案生成方法及装置。

需要说明的是，上述背景技术部分公开的信息仅用于加强对本公开的背景的理解。

发明内容

本公开的目的在于提供一种文案生成方法、文案生成装置、计算机存储介质及电子设备，进而至少在一定程度上避免了现有技术中文案可控性较差的缺陷。

本公开的其他特性和优点将通过下面的详细描述变得显然，或部分地通过本公开的实践而习得。

根据本公开的第一方面，提供一种文案生成方法，包括：将获取到的物品属性与预先设定的属性信息集合进行比对，以确定所述物品属性中的特征属性；对所述物品属性与对应的物品属性值进行拼接，得到拼接信息；获取所述拼接信息对应的编码隐状态向量，将解码隐状态向量与所述编码隐状态向量的第一相关系数确定为所述拼接信息对应的第一注意力权重；获取所述物品属性对应的第二注意力权重，以及，获取所述特征属性对应的第三注意力权重；根据所述第一注意力权重、所述第二注意力权重与所述第三注意力权重确定目标权重；根据所述目标权重对所述编码隐状态向量进行加权求和，对加权求和之后得到的上下文向量进行解码，得到所述物品对应的所述文案信息。

在本公开的示例性实施例中，在得到物品对应的文案信息之后，所述方法还包括：对所述文案信息进行重复性校验；若所述重复性校验通过，则判断所述文案信息是否为属性词汇；若为属性词汇，则判断所述文案信息与所述物品属性的语义是否一致；若一致，则将所述文案信息确定为目标文案。

在本公开的示例性实施例中，所述对所述物品属性与对应的物品属性值进行拼接，得到拼接信息，包括：获取所述物品属性对应的第一特征向量，以及，获取对应的物品属性值对应的第二特征向量；对所述第一特征向量与所述第二特征向量进行拼接，得到拼接向量；将所述拼接向量确定为所述拼接信息。

在本公开的示例性实施例中，所述将解码隐状态向量与所述编码隐状态向量的第一相关系数确定为所述拼接信息对应的第一注意力权重，包括：计算解码隐状态向量与所述编码隐状态向量的第一相关系数；基于归一化指数函数对所述第一相关系数进行归一化处理，得到所述第一注意力权重。

在本公开的示例性实施例中，所述获取所述物品属性对应的第二注意力权重，包括：计算所述解码隐状态向量与所述第一特征向量的第二相关系数；基于归一化指数函数对所述第二相关系数进行归一化处理，得到所述第二注意力权重。