一种数据模型搜索分析文本的生成方法及系统技术方案

本发明专利技术公开了一种数据模型搜索分析文本的生成方法及系统，方法包括：接收一个或多个文本输入；将每个单词转换为向量表示；通过堆叠多个神经网络层构建生成模型；将向量传递到生成模型的初始层，通过前向传播的方式逐层生成下一个单词的概率分布；根据概率分布，使用随机采样方法选择下一个单词作为输出，并将输出添加到生成的文本序列中，返回执行将输入向量传递到生成模型的初始层的步骤，直至生成一个包含指定数量单词的文本序列；输出文本序列作为搜索分析文本的结果。利用本发明专利技术实施例，能够更好地捕捉文本数据的语言模式和语义信息，可以应用于大规模文本数据，有效提高文本生成的效率和准确性，具有广泛的应用前景。

【技术实现步骤摘要】

本专利技术属于数据分析，特别是一种数据模型搜索分析文本的生成方法及系统。

技术介绍

1、在文本生成领域，通过数据模型搜索和分析文本是一项重要的任务。然而，传统的方法在处理大规模文本数据时面临着效率和准确性的挑战。在现有技术中，常用的方法是使用n-gram模型来分析和生成文本。该模型将文本视为一个序列，通过统计不同n个连续单词的频次来建模文本的语言模式。然而，n-gram模型的局限性在于无法捕捉长距离的依赖关系和语义信息。

2、首先，n-gram模型无法捕捉长距离的依赖关系。由于n-gram模型仅考虑n个连续的单词，它无法捕捉词与词之间的远距离依赖关系。这导致生成的文本缺乏连贯性和上下文一致性；其次，n-gram模型无法考虑语义信息。由于n-gram模型仅仅基于统计频次，它无法理解单词的含义和语义信息。这导致生成的文本可能在语义上不准确或缺乏逻辑性；此外，n-gram模型在处理大规模文本数据时效率较低。由于n-gram模型需要存储和计算所有可能的n个连续单词的频次，对于大规模文本数据，它需要大量的存储空间和计算资源。

<p>3、因此，现有技本文档来自技高网...

【技术保护点】

1.一种数据模型搜索分析文本的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个单词转换为向量表示，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过堆叠多个神经网络层构建一个生成模型，其中，每个网络层包括一个或多个神经元，并具有自适应权重和偏差，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将输入向量传递到生成模型的初始层，并通过前向传播的方式逐层生成下一个单词的概率分布，包括：

5.一种数据模型搜索分析文本的生成系统，其特征在于，所述系统包括：

6.根据权利要求5所述的...

【技术特征摘要】

1.一种数据模型搜索分析文本的生成方法，其特征在于，所述方法包括：

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述将每个单词转换为向量表示，包括：

3.根据权利要求2所述的方法，其特征在于，所述通过堆叠多个神经网络层构建一个生成模型，其中，每个网络层包括一个或多个神经元，并具有自适应权重和偏差，包括：

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将输入向量传递到生成模型的初始层，并通过前向传播的方式逐层生成下一个单词的概率分布，包括：

5.一种数据模型搜索分析文本的生成系统，其特征在于，所述系统包括：<...

【专利技术属性】
技术研发人员：刘京涛，江再玉，刘悦斌，
申请(专利权)人：一铭寰宇科技北京有限公司，
类型：发明
国别省市：