对联生成模型、对联生成方法、装置、计算机设备及介质制造方法及图纸

本发明专利技术属于人工智能领域，尤其涉及一种对联生成模型、对联生成方法、装置、计算机设备及介质。所述方法包括：获取包含对联数据以及与对联数据关联的编码信息的训练数据；基于预设韵律结构对训练数据进行分词，生成多个具有词结构的关键词；生成与各关键词一一对应的系统关键词，并基于关键词组合特征对关键词和系统关键词进行组合，生成多组关键词组合；将每一组关键词组合转换成一组组合序列样本，将所有的组合序列样本输入至seq2seq模型后，依据编码信息对seq2seq模型进行训练，得到基于seq2seq模型的对联生成模型。本发明专利技术还涉及区块链技术，所述关键词组合存储于区块链中。本发明专利技术能提高对仗性对联的对仗性以及提高用户的满意度。

【技术实现步骤摘要】
对联生成模型、对联生成方法、装置、计算机设备及介质
本专利技术涉及人工智能的智能决策领域，尤其涉及一种对联生成模型、对联生成方法、装置、计算机设备及介质。
技术介绍
对联是中国传统文化之一，对联具有对仗工整、平仄协调的特点，是一字一音的中华语言独特的艺术形式，是中国传统文化的瑰宝。在传统节日、庆典开业等场景对联也是人们表达祝福的常用手段，可见，对联应用很广。但是创作一副对仗工整并表达合适文本情感的对联对于没有文学功底的普通人来说并不是一件简单的事。目前传统的对联数据处理方法都是要求用户在机器中输入上联，然后让机器生成出与上联对仗工整的下联，这种对联数据处理方法源于古时“猜灯谜，对对子”的传统，该对联数据处理方法虽然降低了用户创作整幅对联的难度，但是对于没有文学功底的普通人来说，创作对联的上联依然是件具有难度的事情。同时对联需讲究对仗性和文本情感，但各个用户文学水平并不一致，如果用户输入的上联中的词句未使用合适的对仗词，机器所生成的下联则将不符合语法规则，也即，所生成的下联也将不能体现出对仗性和文本情感，因此目前传统的对联数据处理方法很难创作出令用户满意的对联。因此本领域技术人员亟需寻找一种新的技术方案来解决上述提到的问题。
技术实现思路
基于此，有必要针对上述技术问题，提供一种对联生成模型、对联生成方法、装置、计算机设备及介质，用于提高对仗性对联的整体对仗性、体现出对联具有的文本情感以及提高用户的满意度。一种对联生成模型生成方法，包括：获取包含对联数据以及与所述对联数据关联的编码信息的训练数据；所述编码信息根据所述对联数据的预设词数量进行编码之后生成；基于预设韵律结构对所述训练数据进行分词，生成多个具有词结构的关键词；生成与各所述关键词一一对应的系统关键词，并基于关键词组合特征对所述关键词和所述系统关键词进行组合，生成位置结构各不相同的且包含文本情感的多组关键词组合；将每一组所述关键词组合转换成一组组合序列样本，将所有的所述组合序列样本输入至seq2seq模型后，依据所述编码信息对所述seq2seq模型进行训练，得到基于所述seq2seq模型的对联生成模型；所述对联生成模型用于在用户输入对联关键词之后，生成包含所述对联关键词且与所述对联关键词的词语情感吻合的对仗性对联。一种对联生成方法，包括：获取用户输入至对联生成模型中的对联关键词和对联字数需求，获取所述对联生成模型根据所述对联关键词生成的与所述对联字数需求对应的目标上联；在确认所述目标上联无误之后，将验证完成的所述目标上联输入至所述对联生成模型，获取所述对联生成模型根据所述目标上联生成的与所述对联字数需求对应的目标下联；在确认所述目标下联无误之后，获取所述对联生成模型将所述目标上联和所述目标下联组合后输出的对仗性对联，并将所述对仗性对联以预设展示方式展示在当前显示界面；所述对联关键词位于所述对仗性对联的任意位置。一种对联生成模型生成装置，包括：第一获取模块，用于获取包含对联数据以及与所述对联数据关联的编码信息的训练数据；所述编码信息根据所述对联数据的预设词数量进行编码之后生成；第一生成模块，用于基于预设韵律结构对所述训练数据进行分词，生成多个具有词结构的关键词；第二生成模块，用于生成与各所述关键词一一对应的系统关键词，并基于关键词组合特征对所述关键词和所述系统关键词进行组合，生成位置结构各不相同的且包含文本情感的多组关键词组合；训练模块，用于将每一组所述关键词组合转换成一组组合序列样本，将所有的所述组合序列样本输入至seq2seq模型后，依据所述编码信息对所述seq2seq模型进行训练，得到基于所述seq2seq模型的对联生成模型；所述对联生成模型用于在用户输入对联关键词之后，生成包含所述对联关键词且与所述对联关键词的词语情感吻合的对仗性对联。一种对联生成装置，其特征在于，包括：第二获取模块，用于获取用户输入至对联生成模型中的对联关键词和对联字数需求，获取所述对联生成模型根据所述对联关键词生成的与所述对联字数需求对应的目标上联；对联生成模型第三获取模块，用于在确认所述目标上联无误之后，将验证完成的所述目标上联输入至所述对联生成模型，获取所述对联生成模型根据所述目标上联生成的与所述对联字数需求对应的目标下联；展示模块，用于在确认所述目标下联无误之后，获取所述对联生成模型将所述目标上联和所述目标下联组合后输出的对仗性对联，并将所述对仗性对联以预设展示方式展示在当前显示界面；所述对联关键词位于所述对仗性对联的任意位置。一种计算机设备，包括存储器、处理器以及存储在所述存储器中并可在所述处理器上运行的计算机程序，所述处理器执行所述计算机程序时实现上述对联生成模型生成方法，或所述对联生成方法。一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质存储有计算机程序，所述计算机程序被处理器执行时实现上述对联生成模型生成方法，或所述对联生成方法。上述对联生成模型、对联生成方法、装置、计算机设备及介质，用户只需输入对联关键词至已训练成功且基于seq2seq模型的对联生成模型就可生成与对联关键词的词语情感吻合的对仗性对联，改变之前用户需输入整条上联的方式，如此，一方面可提高对仗性对联的整体对仗性，通过词语情感体现出整体对联的文本情感，另一方面也可提高用户的满意度。附图说明为了更清楚地说明本专利技术实施例的技术方案，下面将对本专利技术实施例的描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图仅仅是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动性的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本专利技术一实施例中对联生成模型生成方法的一应用环境示意图；图2是本专利技术一实施例中对联生成模型生成方法的一流程图；图3是本专利技术一实施例中对联生成模型生成装置的结构示意图；图4是本专利技术一实施例中对联生成方法的一流程图；图5是本专利技术一实施例中对联生成装置的结构示意图；图6是本专利技术一实施例中计算机设备的一示意图。具体实施方式下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术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专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有作出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围。本专利技术提供的对联生成模型生成方法，可应用在如图1的应用环境中，其中，客户端通过网络与服务器进行通信。其中，客户端可以但不限于各种个人计算机、笔记本电脑、智能手机、平板电脑和便携式可穿戴设备。服务器可以用独立的服务器或者是多个服务器组成的服务器集群来实现。在一实施例中，如图2所示，提供一种对联生成模型生成方法，以该方法应用在图1中的服务器为例进行说明，包括如下步骤：S10，获取包含对联数据以及与所述对联数据关联的编码信息的训练数据；所述编码信息根据本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种对联生成模型生成方法，其特征在于，包括：/n获取包含对联数据以及与所述对联数据关联的编码信息的训练数据；所述编码信息根据所述对联数据的预设词数量进行编码之后生成；/n基于预设韵律结构对所述训练数据进行分词，生成多个具有词结构的关键词；/n生成与各所述关键词一一对应的系统关键词，并基于关键词组合特征对所述关键词和所述系统关键词进行组合，生成位置结构各不相同的且包含文本情感的多组关键词组合；/n将每一组所述关键词组合转换成一组组合序列样本，将所有的所述组合序列样本输入至seq2seq模型后，依据所述编码信息对所述seq2seq模型进行训练，得到基于所述seq2seq模型的对联生成模型；所述对联生成模型用于在用户输入对联关键词之后，生成包含所述对联关键词且与所述对联关键词的词语情感吻合的对仗性对联。/n

【技术特征摘要】
1.一种对联生成模型生成方法，其特征在于，包括：
获取包含对联数据以及与所述对联数据关联的编码信息的训练数据；所述编码信息根据所述对联数据的预设词数量进行编码之后生成；
基于预设韵律结构对所述训练数据进行分词，生成多个具有词结构的关键词；
生成与各所述关键词一一对应的系统关键词，并基于关键词组合特征对所述关键词和所述系统关键词进行组合，生成位置结构各不相同的且包含文本情感的多组关键词组合；
将每一组所述关键词组合转换成一组组合序列样本，将所有的所述组合序列样本输入至seq2seq模型后，依据所述编码信息对所述seq2seq模型进行训练，得到基于所述seq2seq模型的对联生成模型；所述对联生成模型用于在用户输入对联关键词之后，生成包含所述对联关键词且与所述对联关键词的词语情感吻合的对仗性对联。


2.根据权利要求1所述的对联生成模型生成方法，其特征在于，所述关键词组合存储于区块链中，所述基于关键词组合特征对所述关键词和所述系统关键词进行组合，生成位置结构各不相同的且包含文本情感的多组关键词组合，包括：
调用预设的文本情感识别模型识别并获取所述关键词中包含的第一文本情感；
获取所述系统关键词中包含的第二文本情感；
基于情感组合特征和位置组合特征将包含第一文本情感的所述关键词以及包含第二文本情感的所述系统关键词进行组合，生成位置结构各不相同的且包含文本情感的多组所述关键词组合。


3.根据权利要求1所述的对联生成模型生成方法，其特征在于，所述依据所述编码信息对所述seq2seq模型进行训练，包括：
通过所述seq2seq模型中的decoder对所述编码信息进行解码，得到解码信息，依据所述解码信息对所述seq2seq模型进行训练。


4.一种对联生成方法，其特征在于，包括：
获取用户输入至对联生成模型中的对联关键词和对联字数需求，获取所述对联生成模型根据所述对联关键词生成的与所述对联字数需求对应的目标上联；
在确认所述目标上联无误之后，将验证完成的所述目标上联输入至所述对联生成模型，获取所述对联生成模型根据所述目标上联生成的与所述对联字数需求对应的目标下联；
在确认所述目标下联无误之后，获取所述对联生成模型将所述目标上联和所述目标下联组合后输出的对仗性对联，并将所述对仗性对联以预设展示方式展示在当前显示界面；所述对联关键词位于所述对仗性对联的任意位置；其中，所述对联生成模型采用权利要求1至3中的任一项所述的对联生成模型生成方法得到的。


5.根据权利要求4所述的对联生成方法，其特征在于，所述获取所述对联生成模型根据所述对联关键词生成的目标上联，还包括：
获取所述对联生成模型根据所述对联关键词生成的所述目标上联以及所述目...

【专利技术属性】
技术研发人员：黄海龙，高维国，刘广，陆凯，
申请(专利权)人：中国平安人寿保险股份有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44