基于需求识别的汽车传媒文章生成方法和装置制造方法及图纸

本发明专利技术涉及一种基于需求识别的汽车传媒文章生成方法和装置。所述方法包括：根据用户输入信息、汽车信息库和语言转换模型，确定第一需求信息；根据第一需求信息和汽车信息库，通过语句生成模型生成第1个输出语句；根据第1个输出语句的修改信息，获得第1个第二需求信息；根据第一需求信息、第1至第i

【技术实现步骤摘要】
基于需求识别的汽车传媒文章生成方法和装置


[0001]本专利技术涉及计算机
，尤其涉及一种基于需求识别的汽车传媒文章生成方法和装置。

技术介绍

[0002]相关技术中的人工智能撰稿系统通常根据文本处理模型与一些关键词生成初稿，然后由写作人员进行大量的二次加工工作才可勉强使用。很多时候，模型生成的稿件没有逻辑性、出错概率大，且稿件不符合写作人员的需求，需要写作人员需要耗费大量精力去阅读模型生成的稿件，然后按照写作需求修改稿件，该工作费时费力，效率较低。
[0003]公开于本专利技术
技术介绍
部分的信息仅旨在加深对本申请的一般
技术介绍
的理解，而不应当被视为承认或以任何形式暗示该信息构成已为本领域技术人员所公知的现有技术。

技术实现思路

[0004]本专利技术提出了一种基于需求识别的汽车传媒文章生成方法和装置。
[0005]根据本专利技术的一方面，提供了一种基于需求识别的汽车传媒文章生成方法，包括：采集多个汽车网站中的多种汽车的参数、文章及所述文章的热度数据，获得汽车信息库，其中，所述热度数据包括所述文章的阅读量数本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.一种基于需求识别的汽车传媒文章生成方法，其特征在于，包括：采集多个汽车网站中的多种汽车的参数、文章及所述文章的热度数据，获得汽车信息库，其中，所述热度数据包括所述文章的阅读量数据以及互动量数据；响应于接收到用户输入信息，根据所述用户输入信息、所述汽车信息库和预训练的语言转换模型，确定用户的第一需求信息，其中，所述第一需求信息用于描述用户对于生成汽车传媒文章的内容的需求；根据所述第一需求信息和所述汽车信息库，通过预训练的语句生成模型，生成第1个输出语句；根据接收到的用户对于所述第1个输出语句的修改信息，获得用户的第1个第二需求信息；根据所述第一需求信息、第1至第i
‑
1个第二需求信息以及对多个输出语句修改后的语句，通过所述预训练的语句生成模型，生成第i个语句输出信息，其中，i为大于1的正整数；根据所述第一需求信息、多个第二需求信息以及对多个输出语句修改后的语句，确定需求匹配度；在所述需求匹配度大于或等于预设阈值的情况下，获得输出文章。2.根据权利要求1所述的基于需求识别的汽车传媒文章生成方法，其特征在于，响应于接收到用户输入信息，根据所述用户输入信息、所述汽车信息库和预训练的语言转换模型，确定用户的第一需求信息，包括：对所述用户输入信息进行分词处理，获得所述用户输入信息的多个第一关键词；通过所述预训练的语言转换模型，获得各个所述第一关键词的第一语义特征信息和第一词性特征信息；通过所述预训练的语言转换模型，获得汽车的参数和各个文章的第二关键词的第二语义特征信息和第二词性特征信息；根据所述第一语义特征信息、所述第一词性特征信息、所述第二语义特征信息和所述第二词性特征信息，在所述文章中确定出目标文章；根据所述目标文章的目标关键词、所述第一关键词以及所述语句生成模型的启动关键词，获得所述第一需求信息，其中，所述语句生成模型的启动关键词用于表示所述语句生成模型生成语句的风格信息。3.根据权利要求2所述的基于需求识别的汽车传媒文章生成方法，其特征在于，根据所述第一语义特征信息、所述第一词性特征信息、所述第二语义特征信息和所述第二词性特征信息，在所述文章中确定出目标文章，包括：根据所述第一词性特征信息和所述第二词性特征信息，确定词性匹配度评分；根据所述第一语义特征信息和所述第二语义特征信息，确定语义匹配度评分；根据所述词性匹配度评分和所述语义匹配度评分，确定各个文章的匹配度评分；根据所述匹配度评分，在多个文章中确定出所述目标文章。4.根据权利要求3所述的基于需求识别的汽车传媒文章生成方法，其特征在于，根据所述第一语义特征信息、所述第一词性特征信息、所述第二语义特征信息和所述第二词性特征信息，在所述文章中确定出目标文章，还包括：根据所述文章的热度数据，在多个文章中确定出待选文章；
其中，根据所述匹配度评分，在多个文章中确定出所述目标文章，包括：根据所述待选文章的匹配度评分，在多个所述待选文章中确定出所述目标文章。5.根据权利要求1所述的基于需求识别的汽车传媒文章生成方法，其特征在于，根据所述第一需求信息、第1至第i
‑
1个第二需求信息以及对多个输出语句修改后的语句，通过所述预训练的语句生成模型，生成第i个语句输出信息包括：根据公式，确定对第t个输出语句修改后的语句的权重α
t
，其中，N
kt
为对第t个输出语句修改后的语句的关键词中，与所述第一需求信息的关键词重合的第k个关键词的数量，K
t
为对第t个输出语句修改后的语句的关键词中，与所述第一需求信息的关键词重合的关键词总数，N1为第一需求信息的关键词总数，N
rt
为根据所述第t个第二需求信息确定的经过修改的词语的数量，N
nt
为对第t个输出语句修改后的语句的第n个参数关键词的数量，K
n
为对第t个输出语句修改后的语句中的参数关键词的总数，N
t
为对第t个输出语句修改后的语句的词语总数；根据所述第一需求信息的预设权重，以及对各个输出语句修改后的语句的权重，对所述第一需求信息的词向量和对各个输出语句修改后的语句的词向量进行加权求和处理，获得第i个需求词向量；通过所述语句生成模型对所述第i个需求词向量进行处理，获得第i个语句输出信息。6.根据权利要求1所述的基于需求识别的汽车传媒文章生成方法，其特征在于，根据所述第一需求信息...

【专利技术属性】
技术研发人员：朱海峰，王守能，杜希雯，
申请(专利权)人：北京朗知网络传媒科技股份有限公司，
类型：发明
国别省市：