文本生成方法、装置、电子设备及存储介质制造方法及图纸

技术编号:33531244 阅读:19 留言:0更新日期:2022-05-19 02:02
本公开提供了一种文本生成方法、装置、电子设备及存储介质,涉及人工智能技术领域,具体为深度学习和自然语言处理技术领域。具体实现方案为:接收待处理语句,获取多个查询从句,采用多个查询从句分别对待处理语句进行解析,得到多个查询元素,以及根据多个查询从句结合相应多个查询元素,生成目标查询文本。由此,能够较大程度提升对待处理语句进行解析处理的处理效率,在保证目标查询文本生成准确性的同时,有效提升目标查询文本的生成效率。有效提升目标查询文本的生成效率。有效提升目标查询文本的生成效率。

【技术实现步骤摘要】
文本生成方法、装置、电子设备及存储介质


[0001]本公开涉及人工智能
,具体涉及深度学习和自然语言处理领域,尤其涉及一种文本生成方法、装置、电子设备及存储介质。

技术介绍

[0002]人工智能是研究使计算机来模拟人的某些思维过程和智能行为(如学习、推理、思考、规划等)的学科,既有硬件层面的技术也有软件层面的技术。人工智能硬件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、大数据处理等技术;人工智能软件技术主要包括计算机视觉技术、语音识别技术、自然语言处理技术,以及机器学习、深度学习、大数据处理技术、知识图谱技术等几大方向。
[0003]相关技术中,通常是采用序列到集合或者序列到序列的方法,采用顺序解码的方式依次输出序列中的关键词以实现查询文本的生成。

技术实现思路

[0004]本公开提供了一种文本生成方法、装置、电子设备、存储介质及计算机程序产品。
[0005]根据本公开的第一方面,提供了一种文本生成方法,包括:接收待处理语句获取多个查询从句;采用所述多个查询从句分别对所述待处理语句进行解析,得到多个查询元素;以及根据所述多个查询从句结合相应所述多个查询元素,生成目标查询文本。
[0006]根据本公开的第二方面,提供了一种文本生成装置,包括:接收模块,用于接收待处理语句;获取模块,用于获取多个查询从句;解析模块,用于采用所述多个查询从句分别对所述待处理语句进行解析,得到多个查询元素;生成模块,用于根据所述多个查询从句结合相应所述多个查询元素,生成目标查询文本
[0007]根据本公开的第三方面,提供了一种电子设备,包括:至少一个处理器;以及与至少一个处理器通信连接的存储器;其中,存储器存储有可被至少一个处理器执行的指令,指令被至少一个处理器执行,以使至少一个处理器能够执行本公开第一方面实施例的文本生成方法。
[0008]根据本公开的第四方面,提出了一种存储有计算机指令的非瞬时计算机可读存储介质,计算机指令用于使计算机执行本公开第一方面实施例的文本生成方法。
[0009]根据本公开的第五方面,提出了一种计算机程序产品,包括计算机程序,当计算机程序由处理器执行时实现本公开第一方面实施例的文本生成方法。
[0010]应当理解,本部分所描述的内容并非旨在标识本公开的实施例的关键或重要特征,也不用于限制本公开的范围。本公开的其他特征将通过以下的说明书而变得容易理解。
附图说明
[0011]附图用于更好地理解本方案,不构成对本公开的限定。其中:
[0012]图1是根据本公开第一实施例的示意图;
[0013]图2是本公开实施例中的查询从句结构示意图;
[0014]图3是根据本公开第二实施例的示意图;
[0015]图4是根据本公开第三实施例的示意图;
[0016]图5是本公开实施例中的并行解码流程示意图;
[0017]图6是根据本公开第四实施例的示意图;
[0018]图7是根据本公开第五实施例的示意图;
[0019]图8示出了可以用来实施本公开的实施例的文本生成方法的示例电子设备的示意性框图。
具体实施方式
[0020]以下结合附图对本公开的示范性实施例做出说明,其中包括本公开实施例的各种细节以助于理解,应当将它们认为仅仅是示范性的。因此,本领域普通技术人员应当认识到,可以对这里描述的实施例做出各种改变和修改,而不会背离本公开的范围和精神。同样,为了清楚和简明,以下的描述中省略了对公知功能和结构的描述。
[0021]图1是根据本公开第一实施例的示意图。
[0022]其中,需要说明的是,本实施例的文本生成方法的执行主体为文本生成装置,该装置可以由软件和/或硬件的方式实现,该装置可以配置在电子设备中,电子设备可以包括但不限于终端、服务器端等。
[0023]本公开实施例涉及人工智能
,具体涉及深度学习和自然语言处理

[0024]其中,人工智能(Artificial Intelligence),英文缩写为AI。它是研究、开发用于模拟、延伸和扩展人的智能的理论、方法、技术及应用系统的一门新的技术科学。
[0025]深度学习,是学习样本数据的内在规律和表示层次,这些学习过程中获得的信息对诸如文字,图像和声音等数据的解释有很大的帮助。深度学习的最终目标是让机器能够像人一样具有分析学习能力,能够识别文字、图像和声音等数据。
[0026]自然语言处理(Natural Language Processing,NLP),即计算机科学,人工智能,语言学关注计算机和人类(自然)语言之间的相互作用的领域。是以语言为对象,利用计算机技术来分析、理解和处理自然语言,即把计算机作为语言研究工具,在计算机的支持下对语言信息进行定量化的研究处理,并提供可供人与计算机之间能共同使用的语言描写。
[0027]如图1所示,该文本生成方法,包括:
[0028]S101:接收待处理语句。
[0029]其中,待处理语句是指待对其进行查询文本生成的自然语言语句,该待处理语句可以是针对给定组成元素的数据库提出的自然语言问询语句。
[0030]本公开实施例中,在接收待处理语句时,可以预先在文本生成装置上配置数据采集装置,利用该数据采集装置采集待对其进行查询文本生成的自然语言语句作为待处理语句,并利用该数据采集装置采集待处理语句对应的数据库的列名等模式组成元素。
[0031]另一些实施例中,还可以在文本生成装置上配置数据传输接口,经由该数据传输接口接受待对其进行查询文本生成的自然语言语句作为待处理语句,并接收待处理语句对应的数据库模式组成元素,或者也可以采用其他任意可能的方式获取待处理语句,对此不
做限制。
[0032]S102:获取多个查询从句。
[0033]其中,查询从句是指针对结构化查询语言的语句结构设置的语法规则,可以根据结构化查询语言的语法规则将结构化查询语句拆分为多个查询从句,该多个查询从句可以例如为SELECT查询从句、WHERE查询从句、GROUP查询从句、ORDER查询从句、IEU查询从句以及FROM查询从句。
[0034]本公开实施例在上述接收待处理语句并获取待处理语句对应的数据库组成模式元素之后,可以获取多个查询从句。
[0035]本公开实施例中,在获取多个查询从句时,可以针对结构化查询语言的语句结构对查询语句进行结构拆分,以得到拆分处理后的多个查询从句关键词以及多个查询从句关键词对应的从句产生式,而后将获取的多个查询从句关键词以及多个查询从句关键词对应的从句产生式作为获取的多个查询从句。
[0036]举例而言,如图2所示,图2是本公开实施例中的查询从句结构示意图,在获取多个查询从句时,可以对结构化查询语言的语句结构进行拆分,以得到SELECT查询从句、WHERE查询从句、GROUP查询从句、ORDER查询从句、IEU查询从句以及FROM查询从句6个查询从句,并获取本文档来自技高网
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【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种文本生成方法,包括:接收待处理语句;获取多个查询从句;采用所述多个查询从句分别对所述待处理语句进行解析,得到多个查询元素;以及根据所述多个查询从句结合相应所述多个查询元素,生成目标查询文本。2.根据权利要求1所述的方法,其中,所述采用所述多个查询从句分别对所述待处理语句进行解析,得到多个查询元素,包括:采用并行处理方式分别调用所述多个查询从句对所述待处理语句进行解析,得到多个查询元素。3.根据权利要求1所述的方法,其中,所述采用所述多个查询从句分别对所述待处理语句进行解析,得到多个查询元素,包括:获取与所述多个查询从句分别对应的多个语法规则,其中,所述多个语法规则分别包括多个元素标记;从所述待处理语句进行语义解析处理,以得到多个候选语义字段;以及从所述多个候选语义字段中选取出与所述多个元素标记分别匹配的多个目标语义字段,并将所述多个目标语义字段作为所述多个查询元素。4.根据权利要求1所述的方法,其中,所述获取多个查询从句,包括:确定起始查询词;获取多个初始查询从句;以及根据所述起始查询词分别处理所述多个初始查询从句,以得到所述多个查询从句。5.根据权利要求4所述的方法,其中,所述根据所述起始查询词分别处理所述多个初始查询从句,以得到所述多个查询从句,包括:对所述起始查询词和相应所述多个初始查询从句进行拼接处理,以得到所述多个查询从句。6.根据权利要求4所述的方法,其中,所述确定起始查询词,包括:确定目标数据库,其中,所述目标数据库具有目标模式;确定与所述目标模式匹配的结构化查询语句;从所述结构化查询语句中解析得到所述起始查询词。7.根据权利要求5所述的方法,其中,所述获取多个初始查询从句,包括:确定所述结构化查询语句相关的多个中间查询词;根据所述多个中间查询词对所述结构化查询语句进行拆解处理,以得到所述多个初始查询从句。8.一种文本生成装置,包括:接收模块,用于接收待处理语句;获取模块,用于获取多个查询从句;解析模块,用于采用所述多个查询从句分别对所述待处理语句进行解析,得到多个查询元素;以及生成模块,用于根据所述多个查询从句结合相应所述多个查询元素,生成目标查询文本。
9.根据权利要求8所述的装置,其中,...

【专利技术属性】
技术研发人员:吴锟王丽杰常月肖欣延
申请(专利权)人:北京百度网讯科技有限公司
类型:发明
国别省市:

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