本申请公开了一种智能写作方法、装置、设备及介质，包括：生成文章大纲；将文章大纲中的任意主题句与从内容知识库中取出的与该主题句相关的段落组成目标文本；将目标文本输入预训练模型，得到字典中每个词为生成词的概率；基于惩罚因子对字典中目标词对应的概率进行惩罚，基于概率从字典中取出生成词；基于生成词更新目标文本；根据新的目标文本计算多样性评价指标，并基于该多样性评价指标更新惩罚因子，并将新的目标文本输入预训练模型，不断迭代，直到取出的生成词为截止符，则将当前的目标文本确定为候选段落；基于任意主题句的候选段落确定最优段落。能够在解决文本重复问题的情况下，减少人工成本并提升参数调节的准确度。度。度。
【技术实现步骤摘要】
一种智能写作方法、装置、设备及介质
[0001]本申请涉及智能写作
，特别涉及一种智能写作方法、装置、设备及介质。
技术介绍
[0002]在日常办公等写作领域，资料的查找、收集、分类、引用都较为繁琐，耗费大量的人力和时间。智能写作能满足这一领域对于劳动力解放的需求。近年来，智能写作已经从规则、模板写作发展到了以深度神经网络模型为核心的智能化创作，从辅助创作逐渐走向自动化，新的预训练语言模型被不断提出，如openAI的GPT（即Generative Pre
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Training，生成式预训练）
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3、ERNIE、T5等模型，技术人员试图利用这些大模型的原始生成能力来解决不同场景下文本生成问题。
[0003]目前，基于预训练模型生成短文本的能力尚可，但是生成长文本（如长段落或篇章）的能力欠缺，比较常见的是文本重复问题，现有的解决文本重复的问题通常是人工进行参数调节，这种方式比较耗时，人工成本较高，难以保障准确性。
技术实现思路
[0004]有鉴于此，本申请的目的在于提供一种智能写作方法、装置、设备及介质，能够在解决文本重复问题的情况下，减少人工成本并提升参数调节的准确度。其具体方案如下：第一方面，本申请公开了一种智能写作方法，包括：生成文章大纲；所述文章大纲包括所有段落的主题句；将所述文章大纲中的任意主题句与从内容知识库中取出的与该主题句相关的段落组成目标文本；将目标文本输入预训练模型，得到字典中每个词为生成词的概率；基于惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚，基于所述概率从所述字典中取出生成词；其中，所述目标词为在目标文本中存在的词；基于所述生成词更新所述目标文本，得到新的目标文本；根据新的目标文本计算多样性评价指标，并基于该多样性评价指标更新所述惩罚因子，并将新的目标文本输入预训练模型，不断迭代，直到取出的生成词为截止符，则将当前的目标文本确定为该主题句对应的候选段落；基于任意主题句对应的所述候选段落确定该主题句的最优段落。
[0005]可选的，所述生成文章大纲，包括：基于用户选择的写作类型、输入的写作主题内容以及第一关键词生成文章大纲。
[0006]可选的，所述基于用户选择的写作类型、输入的写作主题内容以及第一关键词生成文章大纲，包括：从用户选择的写作类型对应的内容知识库中检索与写作所述主题内容最相关的模板文件；将所述模板文件中每个段落输入预训练模型，生成每个段落的主题句以及第二关
键词；分别将每个段落的主题句以及第二关键词、所述第一关键词按照预设方式组成模型输入数据，并将模型输入数据输入预训练模型，生成每个段落对应的新的主题句；将每个段落的所述新的主题句组合，得到文章大纲。
[0007]可选的，所述从用户选择的写作类型对应的内容知识库中检索与所述写作主题内容最相关的模板文件，包括：从用户选择的写作类型对应文件名知识库中检索与所述写作主题内容最相关的文件名；从用户选择的写作类型对应的内容知识库中查找该文件名对应的模板文件。
[0008]可选的，还包括：创建知识库池；其中，所述知识库池中包括各写作类型对应的文件名知识库和内容知识库；所述内容知识库包括各模板文件，所述文件名知识库包括各模板文件的文件名。
[0009]可选的，所述基于惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚，包括：基于惩罚因子调整参数以及惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚。
[0010]可选的，还包括：统计目标词在目标文本中出现的次数，得到该目标词对应的所述惩罚因子调整参数；或，获取配置参数，作为目标词对应的所述惩罚因子调整参数。
[0011]可选的，所述根据新的目标文本计算多样性评价指标，包括：从所述新的目标文本中去除原始目标文本，得到计算文本；所述原始目标文本为文本大纲中的主题句与从内容知识库中取出的段落组成的目标文本；根据所述计算文本计算多样性评价指标。
[0012]可选的，所述基于该多样性评价指标更新所述惩罚因子，包括：计算该多样性评价指标以及上一次迭代得到的多样性评价指标之间的指标差值；基于所述指标差值更新所述惩罚因子。
[0013]可选的，在所述基于任意主题句对应的所述候选段落确定该主题句的最优段落之前，还包括：计算任意主题句对应的所述候选段落中每句话与上一句话以及该主题句之间的语义相似度，得到第一语义相似度和第二语义相似度；若所述第一语义相似度和第二语义相似度均大于预设相似度阈值，则保留该句话，否则删除该句话以及该句话后面的文本，得到删除后文本；若所述删除后文本的字数大于预设字数阈值，则将该删除后文本作为该主题句对应的候选段落，否则基于所述删除后文本重新生成该主题句对应的候选段落。
[0014]可选的，所述基于任意主题句对应的所述候选段落确定该主题句的最优段落，包括：对于任意主题句，基于预设评分标准分别对每个候选段落打分，并将分数最高的候选段落确定为该主题句对应的最优段落。
[0015]可选的，所述基于任意主题句对应的所述候选段落确定该主题句的最优段落之
后，还包括：利用预设检测和修改逻辑对所述最优段落进行错误检测和修改。
[0016]第二方面，本申请公开了一种智能写作装置，包括：文章大纲生成模块，用于生成文章大纲；所述文章大纲包括所有段落的主题句；目标文本构建模块，用于将所述文章大纲中的任意主题句与从内容知识库中取出的与该主题句相关的段落组成目标文本；生成词概率获取模块，用于将目标文本输入预训练模型，得到字典中每个词为生成词的概率；目标词概率惩罚模块，用于基于惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚；其中，所述目标词为在目标文本中存在的词；生成词取出模块，用于基于所述概率从所述字典中取出生成词；目标文本更新模块，用于基于所述生成词更新所述目标文本，得到新的目标文本；多样性评价指标计算模块，用于根据新的目标文本计算多样性评价指标；惩罚因子更新模块，用于基于该多样性评价指标更新所述惩罚因子，相应的，所述装置还用于触发生成词概率获取模块将新的目标文本输入预训练模型，不断迭代，直到生成词取出模块取出的生成词为截止符，则将当前的目标文本确定为该主题句对应的候选段落；最优段落确定模块，用于基于任意主题句对应的所述候选段落确定该主题句的最优段落。
[0017]第三方面，本申请公开了一种电子设备，包括存储器和处理器，其中：所述存储器，用于保存计算机程序；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以实现前述的智能写作方法。
[0018]第四方面，本申请公开了一种计算机可读存储介质，用于保存计算机程序，其中，所述计算机程序被处理器执行时实现前述的智能写作方法。
[0019]可见，本申请先生成文章大纲，所述文章大纲包括所有段落的主题句，之后将所述文章大纲中的任意主题句与从内容知识库中取出的与该主题句相关的段落组成目标文本，并将目标文本输入预训练模型，得到字典中每个词为生成词的概率，基于惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚，基于所述概率从所述字典中取出本文档来自技高网...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种智能写作方法，其特征在于，包括：生成文章大纲；所述文章大纲包括所有段落的主题句；将所述文章大纲中的任意主题句与从内容知识库中取出的与该主题句相关的段落组成目标文本；将目标文本输入预训练模型，得到字典中每个词为生成词的概率；基于惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚，基于所述概率从所述字典中取出生成词；其中，所述目标词为在目标文本中存在的词；基于所述生成词更新所述目标文本，得到新的目标文本；根据新的目标文本计算多样性评价指标，并基于该多样性评价指标更新所述惩罚因子，并将新的目标文本输入预训练模型，不断迭代，直到取出的生成词为截止符，则将当前的目标文本确定为该主题句对应的候选段落；基于任意主题句对应的所述候选段落确定该主题句的最优段落。2.根据权利要求1所述的智能写作方法，其特征在于，所述生成文章大纲，包括：基于用户选择的写作类型、输入的写作主题内容以及第一关键词生成文章大纲。3.根据权利要求2所述的智能写作方法，其特征在于，所述基于用户选择的写作类型、输入的写作主题内容以及第一关键词生成文章大纲，包括：从用户选择的写作类型对应的内容知识库中检索与写作所述主题内容最相关的模板文件；将所述模板文件中每个段落输入预训练模型，生成每个段落的主题句以及第二关键词；分别将每个段落的主题句以及第二关键词、所述第一关键词按照预设方式组成模型输入数据，并将模型输入数据输入预训练模型，生成每个段落对应的新的主题句；将每个段落的所述新的主题句组合，得到文章大纲。4.根据权利要求3所述的智能写作方法，其特征在于，所述从用户选择的写作类型对应的内容知识库中检索与所述写作主题内容最相关的模板文件，包括：从用户选择的写作类型对应文件名知识库中检索与所述写作主题内容最相关的文件名；从用户选择的写作类型对应的内容知识库中查找该文件名对应的模板文件。5.根据权利要求3所述的智能写作方法，其特征在于，还包括：创建知识库池；其中，所述知识库池中包括各写作类型对应的文件名知识库和内容知识库；所述内容知识库包括各模板文件，所述文件名知识库包括各模板文件的文件名。6.根据权利要求1所述的智能写作方法，其特征在于，所述基于惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚，包括：基于惩罚因子调整参数以及惩罚因子对所述字典中目标词对应的所述概率进行惩罚。7.根据权利要求6所述的智能写作方法，其特征在于，还包括：统计目标词在目标文本中出现的次数，得到该目标词对应的所述惩罚因子调整参数；或，获取配置参数，作为目标词对应的所述惩罚因子调整参数。8.根据权利要求1所述的智能写作方法，其特征在于，所述根据新的目标文本计算多样性评价指标，包括：
从所述新的目标文本中去除原始目标文本，得到计算文本；所述原始目标文本为文本大纲中的主题句与从内容知识库中取出的段落组成的目标文本；根据所述计算文本计...
【专利技术属性】
技术研发人员：李峰，刘红丽，
申请(专利权)人：苏州浪潮智能科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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