文本生成方法、装置、设备及存储介质制造方法及图纸

本申请公开了一种文本生成方法、装置、设备及存储介质，属于计算机技术领域。所述方法包括：显示文本创建页面；响应于文本生成指令，显示至少一个目标对象对应的第一文本。本申请实施例提供的技术方案中，通过解析用户历史数据生成能够准确表征用户学习情况的学情特征标签，再根据学情特征标签自动生成能够表征用户在校情况的文本，有效降低编辑文本消耗时长、缩短了应用服务运行时间，减轻系统运行压力，降低人工成本。

【技术实现步骤摘要】
文本生成方法、装置、设备及存储介质
本申请涉及计算机
，特别涉及一种文本生成方法、装置、设备及存储介质。
技术介绍
随着当今科学技术的不断发展，在线教育成为互联网科技与教育领域相结合的一种新的教育形式。相关的在线教育应用中，学生或家长可以在在线教育应用中看到老师对学生的评语，以了解学生的学习情况。每个老师通常可能带上百个学生，老师需要在在线教育应用中为每个学生一一编辑相应的评语，以供学生和家长查阅。相关技术中，编辑评语的耗时长、系统运行压力大、人工成本高。
技术实现思路
本申请实施例提供了一种文本生成方法、装置、设备及存储介质，有效降低编辑文本消耗时长、缩短了应用服务运行时间，减轻系统运行压力，降低人工成本。一方面，本申请实施例提供了一种文本生成方法，所述方法包括：显示文本创建页面，所述文本创建页面包括至少一个目标对象对应的学情特征标签，所述学情特征标签是基于所述目标对象对应的历史数据进行用户画像分析处理确定的表征所述目标对象学习情况的标签；所述历史数据为与所述目标对象的学习情况关联的数据；响应于文本生成指令，显示所述至少一个目标对象对应的第一文本，所述第一文本是通过自然语言处理技术对所述学情特征标签进行语义分析自动生成的文本，所述第一文本用于表征所述目标对象在校情况。另一方面，本申请情实施例提供了一种文本生成装置，所述装置包括：页面显示模块，用于显示文本创建页面，所述文本创建页面包括至少一个目标对象对应的学情特征标签，所述学情特征标签是基于所述目标对象对应的历史数据进行用户画像分析处理确定的表征所述目标对象学习情况的标签；所述历史数据为与所述目标对象的学习情况关联的数据；文本显示模块，用于响应于文本生成指令，显示所述至少一个目标对象对应的第一文本，所述第一文本是通过自然语言处理技术对所述学情特征标签进行语义分析自动生成的文本，所述第一文本用于表征所述目标对象在校情况。另一方面，本申请实施例提供了一种计算机设备，所述计算机设备包括处理器和存储器，所述存储器中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由所述处理器加载并执行以实现上述文本生成方法。再一方面，本申请实施例提供了一种计算机可读存储介质，所述存储介质中存储有至少一条指令、至少一段程序、代码集或指令集，所述至少一条指令、所述至少一段程序、所述代码集或指令集由处理器加载并执行以实现上述文本生成方法。还一方面，本申请实施例提供了一种计算机程序产品或计算机程序，该计算机程序产品或计算机程序包括计算机指令，该计算机指令存储在计算机可读存储介质中。计算机设备的处理器从计算机可读存储介质读取该计算机指令，处理器执行该计算机指令，使得该计算机设备执行上述文本生成方法。本申请实施例提供的技术方案可以带来如下有益效果：通过解析用户历史数据生成能够准确表征用户学习情况的学情特征标签，再根据学情特征标签自动生成能够表征用户在校情况的文本，有效降低编辑文本消耗时长、缩短了应用服务运行时间，减轻系统运行压力，降低人工成本。附图说明为了更清楚地说明本申请实施例中的技术方案，下面将对实施例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申请的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。图1是本申请一个实施例提供的应用程序运行环境的示意图；图2是本申请一个实施例提供的文本生成方法的流程图；图3示例性示出了一种自动生成文本的交互流程示意图；图4本申请另一个实施例提供的文本生成方法的流程图；图5示例性示出了一种基于学生标签智能生成老师评语流程的示意图。图6是本申请一个实施例提供的文本生成装置的框图；图7是本申请一个实施例提供的计算机设备的框图；图8是本申请另一个实施例提供的计算机设备的结构框图。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，下面将结合附图对本申请实施方式作进一步地详细描述。本申请实施例涉及人工智能领域、云
以及区块链
，下面对此进行简要说明。AI(ArtificialIntelligence，人工智能)是利用数字计算机或者数字计算机控制的机器模拟、延伸和扩展人的智能，感知环境、获取知识并使用知识获得最佳结果的理论、方法、技术及应用系统。换句话说，人工智能是计算机科学的一个综合技术，它企图了解智能的实质，并生产出一种新的能以人类智能相似的方式做出反应的智能机器。人工智能也就是研究各种智能机器的设计原理与实现方法，使机器具有感知、推理与决策的功能。人工智能技术是一门综合学科，涉及领域广泛，既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能基础技术一般包括如传感器、专用人工智能芯片、云计算、分布式存储、大数据处理技术、操作/交互系统、机电一体化等技术。人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音处理技术、自然语言处理技术以及机器学习/深度学习等几大方向。自然语言处理(NatureLanguageprocessing，NLP)是计算机科学领域与人工智能领域中的一个重要方向。它研究能实现人与计算机之间用自然语言进行有效通信的各种理论和方法。自然语言处理是一门融语言学、计算机科学、数学于一体的科学。因此，这一领域的研究将涉及自然语言，即人们日常使用的语言，所以它与语言学的研究有着密切的联系。自然语言处理技术通常包括文本处理、语义理解、机器翻译、机器人问答、知识图谱等技术。机器学习(MachineLearning,ML)是一门多领域交叉学科，涉及概率论、统计学、逼近论、凸分析、算法复杂度理论等多门学科。专门研究计算机怎样模拟或实现人类的学习行为，以获取新的知识或技能，重新组织已有的知识结构使之不断改善自身的性能。机器学习是人工智能的核心，是使计算机具有智能的根本途径，其应用遍及人工智能的各个领域。机器学习和深度学习通常包括人工神经网络、置信网络、强化学习、迁移学习、归纳学习、式教学习等技术。在一种可能的实施方式中，可将人工智能应用于教育领域，利用数字计算机模拟教师为学生写评语的过程。比如，利用机器获取教师可查阅的学生历史数据，将这些学生历史数据作为训练样本训练机器学习模型以确定学生特征标签，构建学生在系统中的用户画像，再利用自然语言处理技术学习学生特征标签与学生评语之间的语义关系，进而根据学生特征标签自动生成学生评语。云技术(Cloudtechnology)：基于云计算商业模式应用的网络技术、信息技术、整合技术、管理平台技术、应用技术等的总称，可以组成资源池，按需所用，灵活便利。云计算技术将变成重要支撑。技术网络系统的后台服务需要大量的计算、存储资源，如视频网站、图片类网站和更多的门户网站。伴随着互联网行业的高度发展和应用，将来每个物品都有可能存在自己的识别标志，都需要传输到后本文档来自技高网...

【技术保护点】
1.一种文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：/n显示文本创建页面，所述文本创建页面包括至少一个目标对象对应的学情特征标签，所述学情特征标签是基于所述目标对象对应的历史数据进行用户画像分析处理确定的表征所述目标对象学习情况的标签；所述历史数据为与所述目标对象的学习情况关联的数据；/n响应于文本生成指令，显示所述至少一个目标对象对应的第一文本，所述第一文本是通过自然语言处理技术对所述学情特征标签进行语义分析自动生成的文本，所述第一文本用于表征所述目标对象在校情况。/n

【技术特征摘要】
1.一种文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：
显示文本创建页面，所述文本创建页面包括至少一个目标对象对应的学情特征标签，所述学情特征标签是基于所述目标对象对应的历史数据进行用户画像分析处理确定的表征所述目标对象学习情况的标签；所述历史数据为与所述目标对象的学习情况关联的数据；
响应于文本生成指令，显示所述至少一个目标对象对应的第一文本，所述第一文本是通过自然语言处理技术对所述学情特征标签进行语义分析自动生成的文本，所述第一文本用于表征所述目标对象在校情况。


2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述响应于文本生成指令，显示所述至少一个目标对象对应的第一文本，包括：
响应于文本生成指令，在所述文本创建页面中展示语言风格选择操作信息，所述语言风格选择操作信息包括至少一个语言风格选项；
响应于针对目标语言风格选项的选择操作，显示所述至少一个目标对象对应的且符合目标语言风格的第一文本，所述目标语言风格选项为所述至少一个语言风格选项中任一语言风格选项，所述目标语言风格与所述目标语言风格选项相对应。


3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，在所述目标语言风格选项为专属语言风格选项的情况下，所述响应于针对目标语言风格选项的选择操作，显示所述至少一个目标对象对应的且符合目标语言风格的第一文本，包括：
响应于针对所述专属语言风格选项的选择操作，将所述学情特征标签输入至文本生成模型进行文本生成处理，得到所述至少一个目标对象对应的且符合专属语言风格的第一文本；
在文本展示页面显示所述至少一个目标对象对应的且符合所述专属语言风格的第一文本；
其中，所述专属语言风格与所述专属语言风格选项相对应，所述文本生成模型是根据历史评语样本以及所述历史评语样本对应的特征标签预先训练好的机器学习模型。


4.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一文本为基于所述学情特征标签和所述自定义特征标签自动生成的表征所述目标对象在校情况的文本，所述显示文本创建页面之后，还包括：
响应于对象信息展示指令，显示所述目标对象的信息展示页面，所述信息展示页面包括标签添加控件；
响应于针对所述标签添加控件的选择操作，在所述信息展示页面展示标签添加操作信息，所述标签添加操作信息包括标签编辑控件；
响应于针对所述标签编辑控件的选择操作，在所述信息展示页面显示标签编辑输入框；
响应于针对所述标签编辑输入框的编辑操作，生成自定义特征标签...

【专利技术属性】
技术研发人员：杨晓婉，吴嫒博，
申请(专利权)人：腾讯科技深圳有限公司，
类型：发明
国别省市：广东;44