【技术实现步骤摘要】
动画生成方法及装置，计算机可读存储介质、终端
[0001]本专利技术实施例涉及自然语言处理
，尤其涉及一种动画生成方法及装置、计算机可读存储介质、终端。
技术介绍
[0002]随着元宇宙概念的兴起和多媒体技术的发展，从自然语言生成一段人物动画的需求越来越多。现有的生成方案通常只适用于描绘人物动作的讲述性文本。
[0003]传统的方案，以第三人称描述人物的动作，根据该描述生成动作。例如，文本：他在跑步，动作是跑步。一些领域具有互动需求的应用场景，如虚拟直播领域，虚拟直播领域中需要根据讲述人本身的台词文本生成讲述人本身的肢体动作。现有的生成方案通常只适用于描绘人物动作的讲述性文本，无法满足具有互动需求的应用场景中生成讲述人本人的肢体动作的需求。
技术实现思路
[0004]本专利技术实施例解决的技术问题是现有的生成方案通常只适用于描绘人物动作的讲述性文本，无法满足具有互动需求的应用场景中生成讲述人本人的肢体动作的需求。
[0005]为解决上述技术问题，本专利技术实施例提供一种动画生成方法，包括...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.一种动画生成方法，其特征在于，包括：获取文本；对所述文本进行分词处理，得到初始集合，所述初始集合包括一个或多个词；判断所述初始集合中的每个词是否为目标词，如果是，则将该目标词加入目标集合，所述目标词指的是与预设标签集中至少一个标签的相似度值大于等于设定相似度阈值的词，所述预设标签集包括多个预设的标签；根据所述目标集合中各个目标词对应的标签，从预设的动作数据库中获取各个目标词的动作数据，所述动作数据库用于存储各个标签对应的动作数据，每个标签对应至少一组动作数据；基于获取到的各个目标词匹配的动作数据，生成所述文本对应的动作集合，所述动作集合用于生成动画。2.如权利要求1所述的动画生成方法，其特征在于，所述判断所述初始集合中的每个词是否为目标词，包括：针对初始集合中的每个词，将每个词的向量与每个标签的向量分别进行相似度比较。3.如权利要求2所述的动画生成方法，其特征在于，采用如下方式得到所述标签的向量：获取每个标签对应的关键词；根据每个标签对应的关键词的向量，得到每个标签的向量。4.如权利要求2所述的动画生成方法，其特征在于，针对初始集合中的每个词，采用如下方式得到每个词的向量，包括：针对初始集合中的每个词，将每个词中所有字符对应的向量进行加权平均，将加权平均后的向量作为每个词的向量。5.如权利要求1所述的动画生成方法，其特征在于，所述判断所述初始集合中的每个词是否为目标词，如果是，则将该目标词加入目标集合，包括：S1，将所述初始集合中与标签的相似度值大于等于所述相似度阈值的词加入候选集合；S2，将所述候选集合中相似度值最大的词作为参照词，并放入成功匹配集合中，将所述候选集合中的剩余词与所述参照词进行比较；S3，从所述候选集合中剔除相似度值小于所述参照词，且与所述参照词之间存在重叠字的词，并更新所述候选集合；S4，重复上述S2及S3，直至所述候选集合为空集，将所述成功匹配集合作为所述目标集合。6.如权利要求1所述的动画生成方法，其特征在于，还包括：将所述初始集合中的每个词与第一特定集合中的第一特定词进行匹配，所述第一特定词为不进行标签匹配的词，从所述初始集合中剔除与所述第一特定词相同或者属于所述第一特征词的子集的词；或者，将所述目标集合中的每个词与第一特定集合中的第一特定词进行匹配，所述第一特定词为不进行标签匹配的词，从所述目标集合中剔除与所述第一特定词相同或者属于所述第一特征词的子集的词。
7.如权利要求1所述的动画生成方法，其特征在于，还包括：利用正则匹配方式，将所述文本与第二特定集合中的第二特定词进行匹配，得到强制匹配集合，所述强制匹配集合包括一个或多个强制匹配词，所述第二特定词为强制匹配词；若所述强制匹配词与所述初始集合或者所述目标集合中的词具有字重叠，将具有字重叠的强制匹配词覆盖所述初始集合或者所述目标集合中的词。8.如权利要求1所述的动画生成方法，其特征在于，所述基于获取到的各个目标词...
【专利技术属性】
技术研发人员：施跇，刘博，王斌，柴金祥，
申请(专利权)人：上海墨舞科技有限公司，
类型：发明
国别省市：
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