图像推送方法、装置、电子设备和存储介质制造方法及图纸

本申请提供一种图像推送方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：接收用户输入的文本；根据文本，在图像数据库中获取目标关键词的图像，目标关键词与文本中的关键词的相似度大于第一相似度阈值，目标关键词为文本库中的关键词，图像数据库包括文本库中的关键词的图像；推送目标关键词的图像，文本库中的关键词的图像是根据文本库中的关键词生成的。本申请中预先存储有文本库中的关键词的图像，能够根据用户输入的文本，推送与该文本的相似的关键词的图像，提高了用户获取图像的效率。

Image pushing method, device, electronic equipment and storage medium

【技术实现步骤摘要】
图像推送方法、装置、电子设备和存储介质
本申请涉及对抗网络图像生成
，尤其涉及一种图像推送方法、装置、电子设备和存储介质。
技术介绍
为了方便用户制作课件，各类型的课件制作软件应运而生，如演示文稿(Powerpoint，PPT)软件、Flash软件等。用户在使用这些软件制作课件时，有时会插入图像，以通过图像对课件中的文本进行形象说明。现有技术中，用户需要在搜索引擎中搜索文本对应的图像，并从中挑选合适的图像插入至课件中。示例性的，用户在搜索引擎中输入“月光”的文本，以获取包含有月光的图像的搜索结果，进而在该搜索结果中选取合适的图像插入至课件中。该种通过搜索获取图像的方法比较耗时，且搜索的图像结果中可能还会存在其他不相关的图像，需要用户进行挑选，效率较低。
技术实现思路
本申请提供一种图像推送方法、装置、电子设备和存储介质，能够提高用户获取图像的效率。本申请的第一方面提供一种图像推送方法，包括：接收用户输入的文本，根据所述文本，在图像数据库中获取目标关键词的图像，并推送所述目标关键词的图像；所述目标关键词与所述文本中的关键词的相似度大于第一相似度阈值，所述目标关键词为文本库中的关键词，所述图像数据库包括所述文本库中的关键词的图像，所述文本库中的关键词的图像是根据所述文本库中的关键词生成的。可选的，所述文本库包括多个章节；所述在图像数据库中获取目标关键词的图像，包括：在所述多个章节中确定与所述文本关联的目标章节；获取所述目标章节的关键词与所述文本中的关键词的相似度，且将所述目标章节中相似度大于第一相似度阈值的关键词作为所述目标关键词；在所述图像数据库中获取所述目标关键词的图像。可选的，所述在所述多个章节中确定与所述文本关联的目标章节，包括：将所述文本向量化，获取所述文本对应的向量；抽取所述文本对应的向量的特征向量；获取所述文本的特征向量与所述文本库中的每个所述章节的特征向量的相似度，且将所述文本库中相似度大于第二相似度阈值的章节作为所述目标章节。可选的，所述在图像数据库中获取目标关键词的图像之前，还包括：对所述文本进行分词，将预设词性的词语作为所述文本的关键词。可选的，所述方法还包括：将每个所述章节的关键词输入至对抗网络GAN模型，得到每个所述章节的关键词的图像，所述GAN模型用于表征关键词与生成的图像之间的对应关系。可选的，所述方法还包括：获取每个所述章节的关键词；获取每个所述章节的关键词的搜索图像；以每个所述章节的关键词的搜索图像对应的向量、用户输入的每个所述章节的关键词的搜索图像对应的无序向量，以及期望结果作为训练数据，训练所述GAN模型，所述期望结果为所述每个所述章节的关键词的搜索图像对应的向量与对应的无序向量不同。可选的，所述获取每个所述章节的关键词的搜索图像之后，还包括：显示每个所述章节的关键词的搜索图像；接收所述用户的删除指示，删除表征的语义与每个所述章节的关键词的语义不同的搜索图像；将删除处理后的每个所述章节的关键词搜索图像向量化，得到每个所述章节的关键词的搜索图像对应的向量。本申请的第二方面提供一种图像推送装置，包括：收发模块，用于接收用户输入的文本；处理模块，用于根据所述文本，在图像数据库中获取目标关键词的图像，以及推送所述目标关键词的图像；所述目标关键词与所述文本中的关键词的相似度大于第一相似度阈值，所述目标关键词为文本库中的关键词，所述图像数据库包括所述文本库中的关键词的图像，所述文本库中的关键词的图像是根据所述文本库中的关键词生成的。可选的，所述文本库包括多个章节。所述处理模块，具体用于在所述多个章节中确定与所述文本关联的目标章节，获取所述目标章节的关键词与所述文本中的关键词的相似度，且将所述目标章节中相似度大于第一相似度阈值的关键词作为所述目标关键词，并在所述图像数据库中获取所述目标关键词的图像。可选的，所述处理模块，具体用于将所述文本向量化，获取所述文本对应的向量，抽取所述文本对应的向量的特征向量，并获取所述文本的特征向量与所述文本库中的每个所述章节的特征向量的相似度，且将所述文本库中相似度大于第二相似度阈值的章节作为所述目标章节。可选的，所述处理模块，还用于对所述文本进行分词，将预设词性的词语作为所述文本的关键词。可选的，所述处理模块，还用于将每个所述章节的关键词输入至对抗网络GAN模型，得到每个所述章节的关键词的图像，所述GAN模型用于表征关键词与生成的图像之间的对应关系。可选的，所述处理模块，还用于获取每个所述章节的关键词和每个所述章节的关键词的搜索图像，且以每个所述章节的关键词的搜索图像对应的向量、用户输入的每个所述章节的关键词的搜索图像对应的无序向量，以及期望结果作为训练数据，训练所述GAN模型，所述期望结果为所述每个所述章节的关键词的搜索图像对应的向量与对应的无序向量不同。显示模块，用于显示每个所述章节的关键词的搜索图像；所述收发模块，用于接收所述用户的删除指示，删除表征的语义与每个所述章节的关键词的语义不同的搜索图像；所述处理模块，还用于将删除处理后的每个所述章节的关键词搜索图像向量化，得到每个所述章节的关键词的搜索图像对应的向量。本申请的第三方面提供一种电子设备，包括：至少一个处理器和存储器；所述存储器存储计算机执行指令；所述至少一个处理器执行所述存储器存储的计算机执行指令，使得所述电子设备执行上述图像推送方法。本申请的第四方面提供一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质上存储有计算机执行指令，当所述计算机执行指令被处理器执行时，实现上述图像推送方法。本申请提供一种图像推送方法、装置、电子设备和存储介质，该方法包括：接收用户输入的文本；根据文本，在图像数据库中获取目标关键词的图像，目标关键词与文本中的关键词的相似度大于第一相似度阈值，目标关键词为文本库中的关键词，图像数据库包括文本库中的关键词的图像；推送目标关键词的图像，文本库中的关键词的图像是根据文本库中的关键词生成的。本申请中预先存储有文本库中的关键词的图像，且能够根据用户输入的文本，推送与该文本的相似的关键词的图像，提高了用户获取图像的效率。附图说明图1为现有技术中的界面变化示意图；图2为本申请提供的图像推送方法的流程示意图一；图3为本申请提供的界面变化示意图；图4为本申请提供的图像推送方法的流程示意图二；图5为本申请提供的训练GAN模型的流程示意图；图6为本申请提供的图像推送装置的结构示意图；图7为本申请提供的电子设备的结构示意图。具体实施方式为使本申请的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本申请的实施例，对本申请实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本申请一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本申请中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种图像推送方法，其特征在于，包括：/n接收用户输入的文本；/n根据所述文本，在图像数据库中获取目标关键词的图像，所述目标关键词与所述文本中的关键词的相似度大于第一相似度阈值，所述目标关键词为文本库中的关键词，所述图像数据库包括所述文本库中的关键词的图像，所述文本库中的关键词的图像是根据所述文本库中的关键词生成的；/n推送所述目标关键词的图像。/n

【技术特征摘要】
1.一种图像推送方法，其特征在于，包括：
接收用户输入的文本；
根据所述文本，在图像数据库中获取目标关键词的图像，所述目标关键词与所述文本中的关键词的相似度大于第一相似度阈值，所述目标关键词为文本库中的关键词，所述图像数据库包括所述文本库中的关键词的图像，所述文本库中的关键词的图像是根据所述文本库中的关键词生成的；
推送所述目标关键词的图像。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述文本库包括多个章节；所述在图像数据库中获取目标关键词的图像，包括：
在所述多个章节中确定与所述文本关联的目标章节；
获取所述目标章节的关键词与所述文本中的关键词的相似度，且将所述目标章节中相似度大于第一相似度阈值的关键词作为所述目标关键词；
在所述图像数据库中获取所述目标关键词的图像。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述在所述多个章节中确定与所述文本关联的目标章节，包括：
将所述文本向量化，获取所述文本对应的向量；
抽取所述文本对应的向量的特征向量；
获取所述文本的特征向量与所述文本库中的每个所述章节的特征向量的相似度，且将所述文本库中相似度大于第二相似度阈值的章节作为所述目标章节。


4.根据权利要求1-3任一项所述的方法，其特征在于，所述在图像数据库中获取目标关键词的图像之前，还包括：
对所述文本进行分词，将预设词性的词语作为所述文本的关键词。


5.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：
将每个所述章节的关键词输入至对抗网络GAN模型，得到每个所述章节的关键词的图像，所述GAN模型用于表征关键词与生成的图像之间的对应关系。


6.根据权...

【专利技术属性】
技术研发人员：李波，
申请(专利权)人：广州视源电子科技股份有限公司，广州视睿电子科技有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44