一种基于文本风格迁移技术的文字美化方法技术

本发明专利技术提供一种基于文本风格迁移技术的文字美化方法，包括下列步骤：S1：获取用户的第一输入文本，提取第一输入文本中的关键字，对关键字进行标签分类；S2：获取用户输入的风格要求的第二输入文本，通过语言模型判断风格要求所属的主题；S3：通过语言模型提取描述符合同一风格主题的若干语料文本，并进行排序处理；S4：根据描述主体所属标签类型，引入关联性密切的相关描述主体，并根据带有相关描述主体的语料文本，提取后作为补充描述文本；S5：输出与所述第一输入文本语义相同的第二写作风格的目标文本。本方法实现了文本写作风格的转换，有效解决了文本写作风格领域自适应问题，提高了文本写作风格转换的准确性。提高了文本写作风格转换的准确性。提高了文本写作风格转换的准确性。

【技术实现步骤摘要】
一种基于文本风格迁移技术的文字美化方法


[0001]本专利技术涉及一种描述扩展方法，尤其是涉及一种基于文本风格迁移技术的文字美化方法。

技术介绍

[0002]自然语言处理(Nature Language processing,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。
[0003]近些年来，智能写作技术得到了极大发展，尤其是利用神经网络来进行智能写作的发展更是迅速。智能写作通常是指给定包括一个或多个关键词的关键词序列的情况下，利用神经网络生成一段与所述关键词序列有关的描述文本。例如，给定描述外貌的几个关键词，利用神经网络根据提供的词语生成一段描写外貌的文本。然而，目前使用的神经网络生成的文本的句式和风格都很固定和单一，并不能满足本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于文本风格迁移技术的文字美化方法，包括下列步骤：S1：获取用户的第一输入文本，提取第一输入文本中的关键字，对关键字进行标签分类；S2：获取用户输入的风格要求的第二输入文本，通过语言模型判断风格要求所属的主题；S3：通过语言模型提取描述符合同一风格主题的若干语料文本，并进行排序处理；S4：根据描述主体所属标签类型，引入关联性密切的相关描述主体，并根据带有相关描述主体的语料文本，提取后作为补充描述文本；S5：输出与所述第一输入文本语义相同的第二写作风格的目标文本。2.根据权利要求1所述的基于文本风格迁移技术的文字美化方法，其特征在于：步骤S1中，所述标签类型包括名词标签和形容词标签。3.根据权利要求2所述的基于文本风格迁移技术的文字美化方法，其特征在于：所述形容词标签从消极到积极两个方向划分为多个严重程度不同的设定形容等级，所述形容词根据其权重，分配到不同的形容等级中。4.根据权利要求1所述的基于文本风格迁移技术的文字美化方法，其特征在于：步骤S2中，所述主题包括多种目标应用场景，每种目标应用场景中训练有语料文本。5.根据权利要求1所述的基于文本...

【专利技术属性】
技术研发人员：张楠坤，
申请(专利权)人：北京海纳数聚科技有限公司，
类型：发明
国别省市：