【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。
3、因此，现有技术在处理大规模文本数据时效率和准确性方面存在着一些问题。
技术实现思路
1、本专利技术的目的是提供一种数据模型搜索分析文本的生成方法及系统，以解决现有技术中的不足，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，能够有效提高文本生成的效率和准确性，具有广泛的应用前景。
2、本申请的一个实施例提供了
3、接收一个或多个文本输入，其中，每个文本包括一个或多个单词；
4、将每个单词转换为向量表示；
5、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；
6、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；
7、根据生成的概率分布，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，返回执行所述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；
8、输出生成的文本序列作为搜索分析文本的结果。
9、可选的，所述将每个单词转换为向量表示，包括：
10、定义映射哈希函数hash(w) = (a * w + b) mod n，其中，所述a、所述b表示映射哈希函数的参数，所述n表示高维哈希空间维度的大小，所述w表示单词；
11、确定所述映射哈希函数的参数，并确定所述高维哈希空间维度的大小；
12、针对每个单词，利用所述映射哈希函数，将所述单词映射到所述高维哈希空间中的一个位置，得到一个稀疏向量。
13、可选的，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：
14、设置生成模型的层数和每层的神经元数量；
15、定义生成模型的单元类型；
16、构建生成模型的多层结构，每一层都包含一定数量的单元；
17、在每个神经网络层内，为每个单元的权重和偏差设置自适应性；
18、构建生成模型的输入结构为转换的单词向量序列，并按时间步展开，输出结构为生成模型当前时间步对应单词的概率分布。
19、可选的，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：
20、通过前向传播算法，逐个时间步地生成下一个单词的概率分布，其中，在每个时间步，输入当前单词的向量表示，并结合前一个时间步的隐藏状态进行计算。
21、本申请的又一实施例提供了一种数据模型搜索分析文本的生成系统，所述系统包括：
22、接收模块，用于接收一个或多个文本输入，其中，每个文本包括一个或多个单词；
23、转换模块，用于将每个单词转换为向量表示；
24、堆叠模块，用于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；
25、生成模块，用于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；
26、添加模块，用于根据生成的概率分布，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，返回执行所述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；
27、输出模块，用于输出生成的文本序列作为搜索分析文本的结果。
28、本申请的又一实施例提供了一种存储介质，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行上述任一项中所述的方法。
29、本申请的又一实施例提供了一种电子设备，包括存储器和处理器，所述存储器中存储有计算机程序，所述处理器被设置为运行所述计算机程序以执行上述任一项中所述的方法。
30、与现有技术相比，本专利技术提供的一种数据模型搜索分析文本的生成方法，通过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一个生成模型；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；根据生成的概率分布，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，返回执行所述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；输出生成的文本序列作为搜索分析文本的结果，从而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，能够有效提高文本生成的效率和准确性，具有广泛的应用前景。
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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所述的系统，其特征在于，所述转换模块，具体用于：
7.根据权利要求6所述的系统，其特征在于，所述堆叠模块，具体用于：
8.根据权利要求7所述的系统，其特征在于，所述生成模块，具体用于：
9.一种存储介质，其特征在于，所述存储介质中存储有计算机程序，其中，所述计算机程序被设置为运行时执行权利要求1-4中任一项所述的方法。
10.一种电子设备，包括存储器和处理
...【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：
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