一种语气增强的文本改写方法及系统技术方案

本发明专利技术涉及属于电子信息技术领域，特别涉及一种语气增强的文本改写方法及系统

【技术实现步骤摘要】
一种语气增强的文本改写方法及系统


[0001]本专利技术属于电子信息
，特别涉及一种语气增强的文本改写方法及系统
。

技术介绍

[0002]在文字交流中的情绪表达能力，使交流更有趣
、
更高情商，或者对于一些需要特定语气的场合，能更有效地传达信息和情绪
。
[0003]目前，许多大型语言模型，如
GPT
‑3等，已被广泛用于处理和生成文本
。
然而，这些模型主要关注于语义的正确性和连贯性，而忽视了情绪和语气的传达
。
尽管有一些文本情感分析的方法，但它们主要用于识别和分类文本的情绪，而不是用于增强或改变情绪
。

技术实现思路

[0004]针对上述问题，本专利技术提供了一种语气增强的文本改写方法，所述改写方法包括：
[0005]获取原语句文本和改写语气类型，对原语句文本进行向量化处理，得到原语句文本向量；
[0006]根据原语句文本向量和改写语气类型，匹配获取与原语句文本相似的样本语句；
[0007]基于样本语句对原语句文本进行改写处理，生成改写语句文本
。
[0008]进一步的，所述样本语句包括固定样本语句和
/
或计算样本语句
。
[0009]进一步的，所述固定样本语句的获取方法包括：
[0010]调取数据库存储器中对应改写语气类型下的任意一个或多个语句作为固定样本语句；
[0011]其中，所述固定样本语句包括固定样本语句文本和该固定样本语句文本在对应改写语气类型下的固定样本改写语句文本
。
[0012]进一步的，所述计算样本语句的获取方法包括：
[0013]获取所述原语句文本向量；
[0014]计算数据库存储器中存储的对应改写语气类型下的各语句文本向量与原语句文本向量的相似度；
[0015]选取相似度最高的语句文本向量作为计算样本语句向量；
[0016]调取所述计算样本语句向量对应的语句作为计算样本语句；
[0017]其中，所述计算样本语句包括计算样本语句文本和该计算样本语句文本在对应改写语气类型下的计算样本改写语句文本
。
[0018]进一步的，所述计算样本语句的获取方法包括：
[0019]获取所述原语句文本向量；
[0020]计算数据库存储器中存储的对应改写语气类型下的各语句文本向量与原语句文本向量的相似度；
[0021]基于相似度排序确定预选存储语句向量组合；
[0022]从预选存储语句向量组合中随机选择一个语句文本向量作为计算样本语句向量；
[0023]调取所述计算样本语句向量对应的语句作为计算样本语句；
[0024]其中，所述计算样本语句包括计算样本语句文本和该计算样本语句文本在对应改写语气类型下的计算样本改写语句文本
。
[0025]本专利技术还提供了一种语气增强的文本改写系统，所述改写系统包括：
[0026]输入模块，用于获取原语句文本和改写语气类型，对原语句文本进行向量化处理，得到原语句文本向量；
[0027]数据库，用于根据原语句文本向量和改写语气类型，匹配获取与原语句文本相似的样本语句；
[0028]改写模块，基于样本语句对原语句文本进行改写处理，生成改写语句文本
。
[0029]进一步的，所述数据库包括：
[0030]固定样本模块，用于调取数据库存储器中对应改写语气类型下的任意一个或多个语句作为固定样本语句；
[0031]计算样本模块，用于计算调取数据库存储器中对应改写语气类型下的一个语句作为计算样本语句；
[0032]数据库存储器，用于存储语句；其中，所述语句包括语句文本向量
、
该语句文本向量对应的语句文本和该语句文本在对应改写语气类型下的改写语句文本
。
[0033]进一步的，所述计算样本模块包括：
[0034]相似度计算单元，用于获取所述原语句文本向量，计算数据库存储器中存储的对应改写语气类型下的各语句文本向量与原语句文本向量的相似度；
[0035]调取单元，用于选取相似度最高的语句文本向量作为计算样本语句向量；调取所述计算样本语句向量对应的语句作为计算样本语句
。
[0036]进一步的，所述计算样本模块包括：
[0037]相似度计算单元，用于获取所述原语句文本向量，计算数据库存储器中存储的对应改写语气类型下的各语句文本向量与原语句文本向量的相似度；
[0038]调取单元，基于相似度排序确定预选存储语句向量组合；从预选存储语句向量组合中随机选择一个语句文本向量作为计算样本语句向量；调取所述计算样本语句向量对应的语句作为计算样本语句
。
[0039]进一步的，所述改写模块采用基于
LoRA
模型调整的
ChatGLM
模型
。
[0040]本专利技术的有益效果是：本专利技术提供的改写方法及系统可以更有效地控制和调整文本的情感和语气，提升用户的文字表现能力，使用户的表达更具个性，情感丰富
。
[0041]本专利技术的其它特征和优点将在随后的说明书中阐述，并且，部分地从说明书中变得显而易见，或者通过实施本专利技术而了解
。
本专利技术的目的和其他优点可通过在说明书以及附图中所指出的结构来实现和获得
。
附图说明
[0042]为了更清楚地说明本专利技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作一简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本专利技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图
。
[0043]图1示出了本专利技术实施例的改写方法的流程示意图；
[0044]图2示出了本专利技术实施例的改写系统的结构示意图
。
具体实施方式
[0045]为使本专利技术实施例的目的
、
技术方案和优点更加清楚，下面将结合本专利技术实施例中的附图，对本专利技术实施例中的技术方案进行清楚
、
完整地说明，显然，所描述的实施例是本专利技术一部分实施例，而不是全部的实施例
。
基于本专利技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本专利技术保护的范围
。
[0046]本专利技术实施例提供了一种语气增强的文本改写方法，如图1所示，所述改写方法包括：
[0047]获取原语句文本和改写语气类型，对原语句文本进行向量化处理，得到原语句文本向量；
[0048]根据原语句文本向量和改写语气类型，匹配获取与原语句文本相似的样本语句；
[0049]基于样本语句对原语句文本进行改写处理，生成改写语句文本
。
[0050]本专利技术提供的改写方法可以更有效本文档来自技高网...

【技术保护点】

【技术特征摘要】
1.
一种语气增强的文本改写方法，其特征在于，所述改写方法包括：获取原语句文本和改写语气类型，对原语句文本进行向量化处理，得到原语句文本向量；根据原语句文本向量和改写语气类型，匹配获取与原语句文本相似的样本语句；基于样本语句对原语句文本进行改写处理，生成改写语句文本
。2.
根据权利要求1所述的一种语气增强的文本改写方法，其特征在于，所述样本语句包括固定样本语句和
/
或计算样本语句
。3.
根据权利要求2所述的一种语气增强的文本改写方法，其特征在于，所述固定样本语句的获取方法包括：调取数据库存储器中对应改写语气类型下的任意一个或多个语句作为固定样本语句；其中，所述固定样本语句包括固定样本语句文本和该固定样本语句文本在对应改写语气类型下的固定样本改写语句文本
。4.
根据权利要求2所述的一种语气增强的文本改写方法，其特征在于，所述计算样本语句的获取方法包括：获取所述原语句文本向量；计算数据库存储器中存储的对应改写语气类型下的各语句文本向量与原语句文本向量的相似度；选取相似度最高的语句文本向量作为计算样本语句向量；调取所述计算样本语句向量对应的语句作为计算样本语句；其中，所述计算样本语句包括计算样本语句文本和该计算样本语句文本在对应改写语气类型下的计算样本改写语句文本
。5.
根据权利要求2所述的一种语气增强的文本改写方法，其特征在于，所述计算样本语句的获取方法包括：获取所述原语句文本向量；计算数据库存储器中存储的对应改写语气类型下的各语句文本向量与原语句文本向量的相似度；基于相似度排序确定预选存储语句向量组合；从预选存储语句向量组合中随机选择一个语句文本向量作为计算样本语句向量；调取所述计算样本语句向量对应的语句作为计算样本语句；其中，所述计算样本语句包括计算样本语句文本和该计算样本语句文本在对应改写语气类型下的计算样本改写语句文本
。6.
一种语气增强的文本改...

【专利技术属性】
技术研发人员：翁鹤鸣，万浩然，邓黎明，甄翊琦，张瀚亓，陈威，
申请(专利权)人：深圳图灵协同科技有限公司，
类型：发明
国别省市：