[发明专利]模型训练方法、歌词生成方法、装置、电子设备及介质

权利要求书

1.一种模型训练方法，所述方法包括：

获取样本歌曲的歌词文本，并对所述歌词文本进行分词处理，得到所述样本歌曲的样本分词序列；

根据所述样本分词序列中每个词语出现的频率，对所述样本分词序列中的词语进行剔除处理，包括：根据所述样本分词序列中每个词语出现的频率以及预设参数值，得到所述样本分词序列中每个词语的剔除概率；根据所述每个词语的剔除概率，对所述样本分词序列中的高频词语进行剔除处理；

通过预设的词向量生成模型，生成所述样本分词序列中每个分词的词向量；

将所述样本分词序列以及所述样本分词序列中每个分词的词向量作为训练数据，对长短期记忆网络模型进行训练，得到歌词生成模型，所述歌词生成模型用于根据目标歌词文本的分词序列以及该分词序列中每个分词的词向量，生成新的歌词文本。

2.根据权利要求1所述的方法，所述根据所述每个词语的剔除概率，对所述样本分词序列中的高频词语进行剔除处理，包括：

依次扫描所述样本分词序列中的每个词语，针对扫描到的当前词语，随机生成预设范围内的剔除阈值，若所述当前词语的剔除概率超过所述剔除阈值，则剔除所述当前词语。

3.根据权利要求1所述的方法，所述歌词文本包括所述样本歌曲的歌词句子以及每句歌词句尾设置的断句符号，所述对所述歌词文本进行分词处理，得到所述样本歌曲的样本分词序列，包括：

对所述歌词文本进行分词处理，得到所述样本歌曲中每句歌词包含的词语以及句尾的断句符号，组成所述样本歌曲的样本分词序列；

所述通过预设的词向量生成模型，生成所述样本分词序列中每个分词的词向量，包括：

通过预设的词向量生成模型，生成所述样本分词序列中每个词语的词向量以及每个断句符号的词向量。

4.根据权利要求1所述的方法，所述样本歌曲为预设风格和/或主题的歌曲，所述歌词生成模型中记录有所述预设风格和/或主题的歌词文本的信息。

5.一种歌词生成方法，所述方法包括：

获取目标歌词文本的分词序列，以及所述分词序列中每个分词的词向量；

根据所述分词序列、所述分词序列中每个分词的词向量以及权利要求1-4中任一项所述的方法训练得到的歌词生成模型，得到新的歌词文本。

6.根据权利要求5所述的方法，所述根据所述分词序列、所述分词序列中每个分词的词向量以及权利要求1-4中任一项所述的方法训练得到的歌词生成模型，得到新的歌词文本，包括：

将所述分词序列以及所述分词序列中每个分词的词向量输入所述歌词生成模型，输出新的歌词文本；

判断当前次输出是否满足预设的歌词生成截止条件，若否，则根据所述分词序列、所述新的歌词文本以及所述歌词生成模型，输出下一个新的歌词文本，直至当前次输出满足所述歌词生成截止条件。

7.根据权利要求6所述的方法，所述判断当前次输出是否满足预设的歌词生成截止条件，包括：

判断当前次输出的新的歌词文本是否为预设符号，若是，则判定当前次输出满足所述歌词生成截止条件，若否，则判定当前次输出不满足所述歌词生成截止条件，其中，所述预设符号为用于训练所述歌词生成模型的歌词文本中，歌词句尾设置的断句符号。

8.一种歌词生成方法，所述方法包括：

若检测到用于触发歌词生成的触发操作，则确定用户是否输入有歌词文本，若是，则将所述用户输入的歌词文本作为目标歌词文本，若否，则通过从预设的样本词库中随机选取一个以上词语，得到目标歌词文本；

获取所述目标歌词文本的分词序列以及所述分词序列中每个分词的词向量；

根据所述分词序列、所述每个分词的词向量以及权利要求1-4中任一项所述的方法训练得到的歌词生成模型，输出新的歌词文本。