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【技术实现步骤摘要】
本公开涉及人工智能,尤其涉及一种文案生成模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质。
技术介绍
1、近年来,伴随自然语言处理(nlp)技术的迅猛发展,文案生成技术取得显著进步。从早期基于规则的方法至现代深度学习模型,文案生成技术已在多个领域广泛应用,如机器翻译、对话系统及智能写作等。然而,现有的文案生成技术仍面临诸多挑战,尤其是在特定场景下生成文案的质量方面。故而,如何提升特定场景或特定类型文案,即文本,的生成质量是当前亟待解决的问题。
技术实现思路
1、为了解决上述技术问题或者至少部分地解决上述技术问题,本公开提供了一种文案生成模型训练方法、装置、电子设备以及存储介质。
2、第一方面,本公开提供了一种文案生成模型训练方法,包括:
3、获取第一训练样本集,所述第一训练样本集包括第一数据对,所述第一数据对包括第一文案以及与所述第一文案对应的关键信息;所述第一文案满足预设的优质判定条件;
4、将所述第一训练样本集中的所述第一数据对输入待训练的文案生成模型,得到所述第一文案的生成概率;
5、以提高所述第一文案的生成概率为目的,对所述待训练的文案生成模型中的参数进行调整。
6、第二方面,本公开还提供了一种文案生成模型训练装置,包括:
7、获取模块,用于获取第一训练样本集,所述第一训练样本集包括第一数据对,所述第一数据对包括第一文案以及与所述第一文案对应的关键信息;所述第一文案满足预设的优质判定条件;
8、输入
9、调整模块,用于以提高所述第一文案的生成概率为目的,对所述待训练的文案生成模型中的参数进行调整。
10、第三方面,本公开还提供了一种电子设备,所述电子设备包括:
11、一个或多个处理器;
12、存储装置,用于存储一个或多个程序;
13、当所述一个或多个程序被所述一个或多个处理器执行,使得所述一个或多个处理器实现如上所述的文案生成模型训练方法。
14、第四方面,本公开还提供了一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,该程序被处理器执行时实现如上所述的文案生成模型训练方法。
15、本公开实施例提供的技术方案与现有技术相比具有如下优点:
16、本公开实施例提供的技术方案通过设置将第一训练样本集中的第一数据对输入待训练的文案生成模型,得到第一文案的生成概率;以提高第一文案的生成概率为目的,对待训练的文案生成模型中的参数进行调整,给出了一个文案生成模型的训练方法,该方法可以有效提高特定场景或特定类型文案(即文本)的生成质量,满足用户的使用需求。
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1.一种文案生成模型训练方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一训练样本集中的所述第一数据对输入待训练的文案生成模型,得到所述第一文案的生成概率,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取第一训练样本集包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述预设的优质判定条件,从所述基础文案库中筛选出第一文案,包括:
5.根据权利要求4所述的方法,其特征在于,所述打分模型的训练方法包括:
6.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,
7.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,还包括:
8.一种文案生成模型训练装置,其特征在于,包括:
9.一种电子设备,其特征在于,所述电子设备包括:
10.一种计算机可读存储介质,其上存储有计算机程序,其特征在于,该程序被处理器执行时实现如权利要求1-7中任一项所述的方法。
【技术特征摘要】
1.一种文案生成模型训练方法,其特征在于,包括:
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述将所述第一训练样本集中的所述第一数据对输入待训练的文案生成模型,得到所述第一文案的生成概率,包括:
3.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述获取第一训练样本集包括:
4.根据权利要求3所述的方法,其特征在于,所述基于所述预设的优质判定条件,从所述基础文案库中筛选出第一文案,包括:
5.根据权...
【专利技术属性】
技术研发人员:麦辉煜,袁朝发,林子杰,白刚,廖键,宋明珂,
申请(专利权)人:北京字跳网络技术有限公司,
类型:发明
国别省市:
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