[发明专利]信息处理方法及装置

权利要求书

1.一种信息处理方法，其中，所述方法包括：

获取待处理文本；

对所述待处理文本进行语义分析，得到所述待处理文本所表达的情感信息；

基于所述情感信息，生成所述待处理文本对应的书法图像，其中，所述书法图像所表征的书法作品是模仿预设人员在所述情感信息表征的情感下，对所述待处理文本进行书法创作得到的书法作品。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述基于所述情感信息，生成所述待处理文本对应的书法图像，包括：

基于所述情感信息，生成所述待处理文本中的各单字一一对应的单字书法图像，其中，单字书法图像所表征的书法作品是模仿所述预设人员在所述情感信息表征的情感下，对所述待处理文本中的单字进行书法创作得到的书法作品；

基于各单字书法图像以及所述情感信息，生成所述待处理文本对应的书法图像。

3.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于所述情感信息，生成所述待处理文本中的各单字一一对应的单字书法图像，包括：

获取所述待处理文本中的各单字一一对应的单字图像，其中，单字图像中的单字为采用预设字体的单字；

将单字图像输入与所述情感信息对应的、预先训练的单字书法生成模型，生成所述待处理文本中的各单字一一对应的单字书法图像。

4.根据权利要求3所述的方法，其中，所述单字书法生成模型通过如下方式训练得到：

获取与所述情感信息对应的第一训练样本集合，其中，所述第一训练样本集合中的训练样本包括样本单字图像和样本单字书法图像，所述样本单字书法图像所表征的书法作品是所述预设人员在所述情感信息表征的情感下，对样本单字图像中的单字进行书法创作得到的书法作品；

获取预先建立的初始单字书法生成模型，其中，所述初始单字书法生成模型包括生成网络和判别网络，所述生成网络用于利用所输入的样本单字图像生成图像，所述判别网络用于区分所述生成网络生成的图像和输入所述生成网络的样本单字图像对应的样本单字书法图像；

执行如下训练步骤：利用机器学习方法，将所述样本单字图像作为生成网络的输入，将生成网络生成的图像、与所述样本单字图像对应的样本单字书法图像作为判别网络的输入，对生成网络和判别网络进行训练，将训练后的初始单字书法生成模型确定为单字书法生成模型。

5.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于各单字书法图像以及所述情感信息，生成所述待处理文本对应的书法图像，包括：

根据各单字书法图像、所述待处理文本的语义相关度信息以及所述待处理文本所表达的情感信息，确定各所述单字书法图像的布局信息；

根据各单字书法图像的布局信息，生成所述待处理文本对应的书法图像。

6.根据权利要求2所述的方法，其中，所述基于各单字书法图像以及所述情感信息，生成所述待处理文本对应的书法图像，包括：

将各单字书法图像以及所述情感信息，输入预先训练的篇章书法生成模型，生成所述待处理文本对应的书法图像。

7.根据权利要求6所述的方法，其中，所述篇章书法生成模型通过如下方式训练得到：

获取与所述情感信息对应的第二训练样本集合，其中，所述第二训练样本集合中的训练样本包括样本待处理文本中各单字一一对应的单字书法图像、所述样本待处理文本所表达的情感信息以及样本书法图像，所述样本书法图像所表征的书法作品是所述预设人员在所述情感信息表征的情感下，对样本待处理文本进行书法创作得到的书法作品；

采用机器学习算法，将所述样本待处理文本中各单字一一对应的单字书法图像、所述样本待处理文本所表达的情感信息作为输入数据，将与输入的所述待处理文本的各单字对应的样本书法图像作为期望输出数据，训练得到所述篇章书法生成模型。