【技术实现步骤摘要】
一种人工智能内容生成方法和系统
[0001]本申请涉及网络安全
,尤其涉及一种人工智能内容生成方法和系统
。
技术介绍
[0002]随着人工智能技术的快速发展,人工智能内容生成得到了广泛应用
。
这种技术能够根据用户输入的少量信息,或者没有任何信息输入的情况下,通过机器学习和训练数据来进行内容生成
。
然而,这种技术也带来了一些问题,例如生成的内容可能不够高质量或者不够多样化
。
[0003]现有的内容生成方法大多没有考虑如何提高生成内容的质量和多样性问题,或者只进行了简单的处理
。
这使得现有的内容生成方法存在较大的改进空间,无法满足当前对于高质量和多样化内容生成的需求
。
[0004]因此,急需一种针对性的人工智能内容生成方法和系统
。
技术实现思路
[0005]本专利技术的目的在于提供一种人工智能内容生成方法和系统,该方法能够在生成内容的同时,提高生成内容的质量和多样性
。
[0006] ...
【技术保护点】
【技术特征摘要】
1.
一种人工智能内容生成方法,其特征在于,所述方法包括:步骤一,接收用户输入或者从其他来源获取需要生成的内容信息;步骤二,对于获取到的所述内容信息进行语义分析检查,包括以下步骤:将所述内容信息输入句法模型中,进行初步断句,得到所述内容信息包含的词分量
、
标识信息和
/
或属性信息,将上述词分量
、
标识信息
、
属性信息池化后拼接在一起,送入语义分析模型;所述语义分析模型给出上述拼接在一起后信息对应的上下文向量;检查所述上下文向量是否包含可扩展项,所述可扩展项是指存在多种并列情形的词汇或场景项目;步骤三,根据所述语义分析检查的结果,如果内容信息包含可扩展项,则利用人工智能技术从不同的可扩展项分别进行内容生成,生成多个不同版本的内容;步骤四,对于生成的多个内容进行安全性检查,以确保生成的内容符合语法逻辑要求,包括以下步骤:将所述生成的内容送入语义分析模型,识别成若干个短句,将该若干个短句输入句法模型中,进行初步断句,得到所述内容信息包含的词分量
、
标识信息和
/
或属性信息,将上述词分量
、
标识信息
、
属性信息池化后拼接在一起,重新送入语义分析模型;所述语义分析模型给出上述拼接在一起后信息对应的上下文向量;检查所述上下文向量是否符合语法逻辑要求;若所述上下文向量符合语法逻辑要求,则将所述上下文向量送入预测模型,预测向量可能的走向,判断该走向是否包含可扩展项;选择包含了可扩展项个数最多的走向;步骤五,按照选择的走向,继续利用人工智能技术进行内容生成,将生成的内容输出
。2.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述语义分析模型按照句子语法要求进行语义分析
。3.
根据权利要求1所述的方法,其特征在于:所述语义分析模型和句法模型的内核均使用神经网络模型
。4.
根据权利要求2或3任一项所述的方法,其特征在于:所述预测模型预测向量可能的走向,包括:所述预测模型整合所述上下文向量的特征和标识,使用最大化条件概率算法,按照语法计算该向量衔接的所有可能的词分量,选择其中出现概率大于指定阈值的词分量,判断这些词分量是否包...
【专利技术属性】
技术研发人员:吴冠标,胡文波,孙涛,范传庆,陈涛,
申请(专利权)人:天津市国瑞数码安全系统股份有限公司,
类型:发明
国别省市:
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