本公开提出一种问答语句生成方法、装置、电子设备及存储介质。包括：获取待处理文本，其中，待处理文本包括：多个候选文本段，并从多个候选文本段中确定目标文本段，其中，目标文本段对应目标主题，以及根据目标文本段，生成与目标主题对应的问答语句，由此，实现根据待处理文本生成相应目标主题的问答语句，从而能够有效地提升问答语句的生成效果，使得生成得到的问答语句能够有效地满足实际对话场景中的业务需求。业务需求。业务需求。
【技术实现步骤摘要】
问答语句生成方法、装置、电子设备及存储介质
[0001]本公开涉及自然语言处理
，尤其涉及一种问答语句生成方法、装置、电子设备及存储介质。
技术介绍
[0002]在自然语言处理
，一种应用场景可以例如为问答语句生成。而问答语句生成，具体例如对一篇文本中的多个语句进行提炼，以获得相应的问答语句。
[0003]相关技术中，在针对待处理文本生成问答语句时，问答语句的生成效果不佳。
技术实现思路
[0004]本公开旨在至少在一定程度上解决相关技术中的技术问题之一。
[0005]为此，本公开的目的在于提出一种问答语句生成方法、装置、电子设备及存储介质，实现根据待处理文本生成相应目标主题的问答语句，从而能够有效地提升问答语句的生成效果，使得生成得到的问答语句能够有效地满足实际对话场景中的业务需求。
[0006]本公开第一方面实施例提出的问答语句生成方法，包括：获取待处理文本，其中，待处理文本包括：多个候选文本段；从多个候选文本段中确定目标文本段，其中，目标文本段对应目标主题；以及根据目标文本段，生成与目标主题对应的问答语句。
[0007]本公开第一方面实施例提出的问答语句生成方法，通过获取待处理文本，其中，待处理文本包括：多个候选文本段，并从多个候选文本段中确定目标文本段，其中，目标文本段对应目标主题，以及根据目标文本段，生成与目标主题对应的问答语句，由此，实现根据待处理文本生成相应目标主题的问答语句，从而能够有效地提升问答语句的生成效果，使得生成得到的问答语句能够有效地满足实际对话场景中的业务需求。
[0008]本公开第二方面实施例提出的问答语句生成装置，包括：获取模块，用于获取待处理文本，其中，待处理文本包括：多个候选文本段；确定模块，用于从多个候选文本段中确定目标文本段，其中，目标文本段对应目标主题；以及生成模块，用于根据目标文本段，生成与目标主题对应的问答语句。
[0009]本公开第二方面实施例提出的问答语句生成装置，通过获取待处理文本，其中，待处理文本包括：多个候选文本段，并从多个候选文本段中确定目标文本段，其中，目标文本段对应目标主题，以及根据目标文本段，生成与目标主题对应的问答语句，由此，根据待处理文本生成相应目标主题的问答语句，从而能够有效地提升问答语句的生成效果，使得生成得到的问答语句能够有效地满足实际对话场景中的业务需求。
[0010]本公开第三方面实施例提出了一种电子设备，包括存储器、处理器及存储在存储器上并可在处理器上运行的计算机程序，处理器执行程序时，实现如本公开第一方面实施例提出的问答语句生成方法。
[0011]本公开第四方面实施例提出了一种非临时性计算机可读存储介质，其上存储有计算机程序，该程序被处理器执行时实现如本公开第一方面实施例提出的问答语句生成方
法。
[0012]本公开第五方面实施例提出了一种计算机程序产品，当计算机程序产品中的指令处理器执行时，执行如本公开第一方面实施例提出的问答语句生成方法。
[0013]本公开附加的方面和优点将在下面的描述中部分给出，部分将从下面的描述中变得明显，或通过本公开的实践了解到。
附图说明
[0014]本公开上述的和/或附加的方面和优点从下面结合附图对实施例的描述中将变得明显和容易理解，其中：
[0015]图1是本公开一实施例提出的问答语句生成方法的流程示意图；
[0016]图2是本公开另一实施例提出的问答语句生成方法的流程示意图；
[0017]图3是本公开另一实施例提出的问答语句生成方法的流程示意图；
[0018]图4是本公开一实施例提出的问答语句生成装置的结构示意图；
[0019]图5是本公开另一实施例提出的问答语句生成装置的结构示意图；
[0020]图6示出了适于用来实现本公开实施方式的示例性电子设备的框图。
具体实施方式
[0021]下面详细描述本公开的实施例，实施例的示例在附图中示出，其中自始至终相同或类似的标号表示相同或类似的元件或具有相同或类似功能的元件。下面通过参考附图描述的实施例是示例性的，仅用于解释本公开，而不能理解为对本公开的限制。相反，本公开的实施例包括落入所附加权利要求书的精神和内涵范围内的所有变化、修改和等同物。
[0022]需要说明的是，本公开技术方案中对信息的获取、采集、存储、使用、处理等，其过程均符合相关法律、法规的规定，且不违背公序良俗。
[0023]图1是本公开一实施例提出的问答语句生成方法的流程示意图。
[0024]其中，需要说明的是，本实施例的问答语句生成方法的执行主体为问答语句生成装置，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。
[0025]如图1所示，该问答语句生成方法，包括：
[0026]S101：获取待处理文本，其中，待处理文本包括：多个候选文本段。
[0027]其中，在问答语句生成方法的执行过程中，当前待对其进行处理的文本即可以被称为待处理文本，该待处理文本可以用于从中提取得到相应的问答语句，该待处理文本可以具体例如为金融文本，小说文本等，对此不做限制。
[0028]本公开实施例中，待处理文本中可以由多个文本段落组成，该文本段落即可以被称为候选文本段。
[0029]一些实施例中，获取待处理文本，可以是针对问答语句生成装置预先提供相应的数据传输接口，并经由该数据传输接口，获取文本作为待处理文本，或者，获取待处理文本，还可以是获取任一整篇文本，而后，从前述获取得到的整篇文本中选取部分文本作为待处理文本，对此不做限制。
[0030]可选地，一些实施例中，获取待处理文本，可以是获取初始文本，其中，初始文本包
括：多个初始文本段，并从多个初始文本段中确定待处理文本段，其中，待处理文本段是携带目标信息的初始文本段，再删除初始文本中的待处理文本段，以得到待处理文本。
[0031]其中，在问答语句生成方法执行的初始阶段，获取得到的未经处理的文本即可以被称为初始文本，该初始文本中所包括的文本段，即可以被称为初始文本段。
[0032]举例而言，该初始文本可以例如是以下文本：
[0033]1.今天白酒板块向下回踩均线组，尾盘有资金入场操作，出现了缓慢拉升的走势，但是现在已经跌破了60日均线，最近几天需要留意它的涨跌情况，如果能够重新站到60日均线之上，可以考虑分批入场加仓，并且逐步加到重仓；如果方向选择向下，虚破下方红线时，可以考虑进行左侧加仓。
[0034]2.上午新能源车震荡下跌，试探60日均线的支撑力度，午后有资金入场操作，将新能源车推了回去，现在依然处于60日均线之上，市场观望的资金有望逐步入场加仓，不过由于近最近一个月的涨幅过快，短期不排除有向下回踩的可能，所以如果想要入场加仓，尽量用定投的形式来抵御短期波动的风险。
[0035]3.光伏和新能源车的走势类似，盘中向下回踩60本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种问答语句生成方法，其特征在于，包括：获取待处理文本，其中，所述待处理文本包括：多个候选文本段；从所述多个候选文本段中确定目标文本段，其中，所述目标文本段对应目标主题；以及根据所述目标文本段，生成与所述目标主题对应的问答语句。2.如权利要求1所述的方法，其特征在于，所述从所述多个候选文本段中确定目标文本段，包括：确定相邻所述候选文本段之间的匹配程度值，其中，所述匹配程度值描述相邻所述候选文本段之间的语义匹配程度；根据所述匹配程度值和所述相邻所述候选文本段，确定所述目标文本段。3.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述根据所述匹配程度值和所述相邻所述候选文本段，确定所述目标文本段，包括：如果所述匹配程度值大于或等于匹配程度阈值，则根据所述相邻所述候选文本段确定所述目标文本段。4.如权利要求3所述的方法，其特征在于，所述根据所述相邻所述候选文本段确定所述目标文本段，包括：对所述相邻所述候选文本段进行拼接，并将拼接所得文本段作为所述目标文本段。5.如权利要求2所述的方法，其特征在于，所述确定相邻所述候选文本段之间的匹配程度值，包括：将相邻所述候选文本段输入至匹配程度预测模型中，并获得所述匹配程度预测模型的输出值作为所述匹配程度值。6.如权利要求1
‑
5任一项所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标文本段，生成与所述目标主题对应的问答语句，包括：根据所述目标文本段，生成与所述目标主题对应的答复语句；确定与所述答复语句对应的询问语句；将所述答复语句和所述询问语句共同作为所述问答语句。7.如权利要求6所述的方法，其特征在于，所述根据所述目标文本段，生成与所述目标主题对应的答复语句，包括：将所述目标文本段输入至语句生成模型之中...
【专利技术属性】
技术研发人员：杨朝华，刘杰，尹剑，
申请(专利权)人：京东科技信息技术有限公司，
类型：发明
国别省市：
还没有人留言评论。发表了对其他浏览者有用的留言会获得科技券。