CN109829164B - 用于生成文本的方法和装置 - Google Patents

Abstract

本公开实施例公开了用于生成文本的方法和装置。该方法的具体实施方式包括：从初始文本中，选取原有词作为目标原有词；从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作，其中，该预定义操作集合包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作；利用该目标操作，对该目标原有词进行处理，生成候选文本；基于预先确定的目标平稳分布，确定该候选文本的接受率，其中，该目标平稳分布与文本生成的约束条件相关；根据该接受率，确定是否将该候选文本作为新生成文本。该实施方式提供了新的生成文本的方式。

Description

用于生成文本的方法和装置

技术领域

本公开实施例涉及计算机技术领域，具体涉及用于生成文本的方法和装置。

背景技术

文本生成，也可以称为文本自动生成，指的是由计算机自动生成类似自然语言的文本。在自然语言生成的实际应用中，除了对目标句(所生成的文本一般由句子组成)的流畅性和自然性的要求外，对目标句也常常设置限制。

发明内容

本公开实施例提出了用于生成文本的方法和装置。

第一方面，本公开实施例提供了一种用于生成文本的方法，该方法包括：从初始文本中，选取原有词作为目标原有词；从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作，其中，上述预定义操作集合包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作；利用上述目标操作，对上述目标原有词进行处理，生成候选文本；基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率，其中，上述目标平稳分布与文本生成的约束条件相关；根据上述接受率，确定是否将上述候选文本作为新生成文本。

在一些实施例中，上述方法还包括：响应于确定将上述候选文本作为新生成文本，确定预设的终止条件是否满足；如果满足，则将上述新生成文本作为目标文本；如果不满足，则将上述新生成文本作为初始文本，继续执行由初始文本生成新生成文本的步骤。

在一些实施例中，上述利用上述目标操作，对上述目标原有词进行处理，生成候选文本，包括以下任一项：响应于确定上述目标操作为替换操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第一候选词，以及以上述第一候选词替换上述目标原有词，得到上述候选文本；响应于确定上述目标操作为删除操作，将上述目标原有词从上述初始文本中删除，得到上述候选文本；响应于确定上述目标操作为插入操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第二候选词，以及将上述第二候选词插入到以下任一位置：上述目标原有词与前临词之间、上述目标原有词与后临词之间。

在一些实施例中，上述约束条件包括以下至少一项：文本流畅度约束条件、硬约束条件和软约束条件，其中，上述硬约束条件指示文本中期望包括的关键词，上述软约束条件用于指示两个文本之间的相似度确定方式。

在一些实施例中，上述方法还包括：从任务标识集合中，选取任务标识作为目标任务标识，其中，上述任务标识集合中的任务标识与期望平稳分布对应；获取上述目标任务标识对应的期望平稳分布，以及将所获取的期望平稳分布确定为目标平稳分布。

在一些实施例中，目标任务标识指示的任务为以下任意一项：由关键词生成句子，无监督的释义生成，无监督度句子校正。

在一些实施例中，上述方法还包括：以上述初始文本和上述候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定上述初始文本到上述候选文本的第一转移概率，以及确定上述候选文本到上述初始文本的第二转移概率。

在一些实施例中，上述基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率，包括：根据上述目标平稳分布，确定上述初始文本的第一概率分布，以及确定上述候选文本的第二概率分布；根据上述第一转移概率、上述第二转移概率、上述第一概率分布和上述第二概率分布，确定上述接受率。

在一些实施例中，上述根据上述目标平稳分布，确定上述初始文本的第一概率分布，以及确定上述候选文本的第二概率分布，包括：响应于确定当前任务为由关键词生成句子，根据目标关键词，确定目标硬约束条件；根据与上述目标硬约束条件相关的目标平稳分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布。

在一些实施例中，上述根据上述目标平稳分布，确定上述初始文本的第一概率分布，以及确定上述候选文本的第二概率分布，包括：响应于确定当前任务为无监督的释义生成，根据上述原始文本和上述候选文本之间的相似度确定方式，确定目标软约束条件；根据与上述目标软约束条件相关的目标平稳分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布。

第二方面，本公开实施例提供了一种用于生成文本的装置，该装置包括：第一选取单元，被配置成从初始文本中，选取原有词作为目标原有词；第二选取单元，被配置成从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作，其中，上述预定义操作集合包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作；生成单元，被配置成利用上述目标操作，对上述目标原有词进行处理，生成候选文本；第一确定单元，被配置成基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率，其中，上述目标平稳分布与文本生成的约束条件相关；第二确定单元，被配置成根据上述接受率，确定是否将上述候选文本作为新生成文本。

在一些实施例中，上述装置还包括：第三确定单元，被配置成响应于确定将上述候选文本作为新生成文本，确定预设的终止条件是否满足；如果满足，则将上述新生成文本作为目标文本；跳转单元，被配置成如果不满足，则将上述新生成文本作为初始文本，继续执行由初始文本生成新生成文本的步骤。

在一些实施例中，上述生成单元，还被配置成以下任一项：响应于确定上述目标操作为替换操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第一候选词，以及以上述第一候选词替换上述目标原有词，得到上述候选文本；响应于确定上述目标操作为删除操作，将上述目标原有词从上述初始文本中删除，得到上述候选文本；响应于确定上述目标操作为插入操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第二候选词，以及将上述第二候选词插入到以下任一位置：上述目标原有词与前临词之间、上述目标原有词与后临词之间。

在一些实施例中，上述约束条件包括以下至少一项：文本流畅度约束条件、硬约束条件和软约束条件，其中，上述硬约束条件指示文本中期望包括的关键词，上述软约束条件用于指示两个文本之间的相似度确定方式。

在一些实施例中，上述装置还包括：第三选取单元，被配置成从任务标识集合中，选取任务标识作为目标任务标识，其中，上述任务标识集合中的任务标识与期望平稳分布对应；获取单元，被配置成获取上述目标任务标识对应的期望平稳分布，以及将所获取的期望平稳分布确定为目标平稳分布。

在一些实施例中，目标任务标识指示的任务为以下任意一项：由关键词生成句子，无监督的释义生成，无监督度句子校正。

在一些实施例中，上述装置还包括：第四确定单元，被配置成以上述初始文本和上述候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定上述初始文本到上述候选文本的第一转移概率，以及确定上述候选文本到上述初始文本的第二转移概率。

在一些实施例中，上述第一确定单元，还被配置成：根据上述目标平稳分布，确定上述初始文本的第一概率分布，以及确定上述候选文本的第二概率分布；根据上述第一转移概率、上述第二转移概率、上述第一概率分布和上述第二概率分布，确定上述接受率。

在一些实施例中，上述第一确定单元，还被配置成：响应于确定当前任务为由关键词生成句子，根据目标关键词，确定目标硬约束条件；根据与上述目标硬约束条件相关的目标平稳分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布。

在一些实施例中，上述第一确定单元，还被配置成：响应于确定当前任务为无监督的释义生成，根据上述原始文本和上述候选文本之间的相似度确定方式，确定目标软约束条件；根据与上述目标软约束条件相关的目标平稳分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布。

第三方面，本公开实施例提供了一种电子设备，该电子设备包括：一个或多个处理器；存储装置，其上存储有一个或多个程序，当上述一个或多个程序被上述一个或多个处理器执行时，使得上述一个或多个处理器实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

第四方面，本公开实施例提供了一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，该计算机程序被处理器执行时实现如第一方面中任一实现方式描述的方法。

本公开实施例提供的用于生成文本的方法和装置，通过利用目标尅啊处理目标原有词，生成候选文本，再基于预先确定的目标平稳分布，确定候选文本的接受率，最后根据接受率，确定是否将候选文本作为新生成文本，技术效果至少可以包括：提供了一种新的受限文本生成方式。

附图说明

通过阅读参照以下附图所作的对非限制性实施例所作的详细描述，本公开的其它特征、目的和优点将会变得更明显：

图1是本公开的一些实施例可以应用于其中的示例性系统架构图；

图2是根据本公开的用于生成文本的方法的一个实施例的流程图；

图3是根据本公开的用于生成文本的方法的一个应用场景的示意图；

图4是根据本公开的一种可选的实现方式的流程示意图；

图5是根据本公开的用于生成文本的方法的再一个实施例的流程图；

图6是根据本公开的用于生成文本的方法的又一个实施例的流程图；

图7是根据本公开的用于生成文本的装置的一个实施例的结构示意图；

图8是适于用来实现本公开实施例的电子设备的计算机系统的结构示意图。

具体实施方式

下面结合附图和实施例对本公开作进一步的详细说明。可以理解的是，此处所描述的具体实施例仅仅用于解释相关发明，而非对该发明的限定。另外还需要说明的是，为了便于描述，附图中仅示出了与有关发明相关的部分。

需要说明的是，在不冲突的情况下，本公开中的实施例及实施例中的特征可以相互组合。下面将参考附图并结合实施例来详细说明本公开。

图1示出了可以应用本公开的用于生成文本的方法或用于生成文本的装置的实施例的示例性系统架构100。

如图1所示，系统架构100可以包括终端设备101、102、103，网络104和服务器105。网络104可以是用以在终端设备101、102、103和服务器105之间提供通信链路的介质。网络104可以包括各种连接类型，例如有线、无线通信链路或者光纤电缆等等。

用户可以使用终端设备101、102、103通过网络104与服务器105交互，以接收或发送消息等。终端设备101、102、103上可以安装有各种通讯客户端应用，例如文本生成类应用、通话类应用、直播类应用、搜索类应用、即时通信工具、邮箱客户端、社交平台软件等。

终端设备101、102、103可以是硬件，也可以是软件。当终端设备101、102、103为硬件时，可以是具有通信功能的各种电子设备，包括但不限于智能手机、平板电脑、电子书阅读器、MP3播放器(Moving Picture Experts Group Audio Layer III，动态影像专家压缩标准音频层面3)、MP4(Moving Picture Experts Group Audio Layer IV，动态影像专家压缩标准音频层面4)播放器、膝上型便携计算机和台式计算机等等。当终端设备101、102、103为软件时，可以安装在上述所列举的电子设备中。其可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

服务器105可以是提供各种服务的服务器，例如对终端设备101、102、103上的文本生成类应用提供支持的后台服务器。服务器105可以接收终端设备101、102、103发送的初始文本。然后，服务器105可以对初始文本执行一系列的操作，得到新生成文本，以新生成文本为新的初始文本，继续执行上述一系列操作，如此循环，直到预设的终止条件满足，得到目标文本。然后，服务器105可以将目标文本返回至终端设备101、102、103。

需要说明的是，本公开实施例所提供的用于生成文本的方法一般由服务器105执行，相应地，用于生成文本的装置一般设置于服务器105中。可选的，本公开实施例所提供的用于生成文本的方法也可以由终端设备101、102、103执行。

需要说明的是，服务器可以是硬件，也可以是软件。当服务器为硬件时，可以实现成多个服务器组成的分布式服务器集群，也可以实现成单个服务器。当服务器为软件时，可以实现成多个软件或软件模块(例如用来提供分布式服务)，也可以实现成单个软件或软件模块。在此不做具体限定。

应该理解，图1中的终端设备、网络和服务器的数目仅仅是示意性的。根据实现需要，可以具有任意数目的终端设备、网络和服务器。

请参考图2，其示出了用于生成文本的方法的一个实施例的流程200。本实施例主要以该方法应用于有一定运算能力的电子设备中来举例说明，该电子设备可以是图1示出的服务器。该用于生成文本的方法，包括以下步骤：

步骤201，从初始文本中，选取原有词作为目标原有词。

在本实施例中，用于生成文本的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以从初始文本中，选取原有词作为目标原有词。

在本实施例中，上述初始文本可以是上述执行主体自己生成的，也可以是上述执行主体从其它电子设备接收的。

作为示例，在期望生成包括关键词的句子的应用场景中，上述初始文本可以是期望包括的关键词。在期望对句子进行纠错的应用场景中，上述初始文本可以是期望纠错的句子。

在本实施例中，初始文本可以由词语组成，组成初始文本的词语可以称为原有词。在这里，可以通过各种方式，从初始文本中选取原有词作为初始原有词。例如，随机、轮询等。

步骤202，从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作。

在本实施例中，上述执行主体可以从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作。

在这里，上述预定义操作集合可以包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作。换句话说，目标操作可以是替换操作、删除操作或者插入操作。

在这里，可以通过各种方式，选取目标操作。例如，随机、轮询等。

可以理解，上述预定义操作集合中的预定义操作，可以是对预定义算法的封装。上述执行主体通过执行算法，可以实现预定义操作。

步骤203，利用目标操作，对目标原有词进行处理，生成候选文本。

在本实施例中，上述执行主体可以利用目标操作，对目标原有词进行处理，生成候选文本。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定目标操作为替换操作，可以从预先设置的词语集合中，选取词语作为第一候选词，以及以第一候选词替换上述目标原有词，得到候选文本。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定目标操作为删除操作，可以将目标原有词从上述初始文本中删除，得到上述候选文本。

在一些实施例中，上述执行主体可以响应于确定上述目标操作为插入操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第二候选词，以及将上述第二候选词插入到以下任一位置：上述目标原有词和前临词之间、上述目标原有词与后临词之间。

在这里，上述前临词，可以是上述初始文本中的、上述目标原有词前一位的词。上述后临词，可以是上述初始文本中的、上述目标原有词后一位的词。

可以理解，为替换操作选取出的词语，可以称为上述第一候选词。为插入操作选取出的词语，可以称为第二候选词。第一候选词和第二候选词都是词语集合中的词语，词语本身并无不同。

需要说明的是，上述预定义操作集合中的各个预定义操作，各有作用。替换操作是进行文本同义转换的基础。删除操作和插入操作，保证了可以对文本的长度进行随机改变，由此，可以保证遍历隐性句子空间(假设存在的所有合理的句子)中的所有样本。而且，现有技术中的文本生成方法，通常是基于循环神经网络进行扩增而生成文本。本申请相对于现有技术中的文本生成方法，通过在预定义操作集合所定义的各种操作，实现了由初始文本灵活(变长变短变自然)生成新生成文本。从而，提高所生成文本的准确性和与自然语言的类似性。

步骤204，基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率。

在本实施例中，上述执行主体可以基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率。

在这里，上述目标平稳分布可以与文本生成的约束条件相关。

在这里，上述目标平稳分布可以是预先确定的计算方式，以初始文本和候选文本作为目标平稳分布的输入，可以得到初始文本平稳分布和候选文本的平稳分布。

需要说明的是，平稳分布是马尔科夫链的相关概念。如果将一个文本作为马尔科夫链的一个状态，每个状态的马尔科夫链都可以指示文本。可以证明，马尔科夫链收敛于平稳分布，马尔科夫链的平稳分布，可以认为是我们想要的文本分布。也就是说，发明人想到，对于任意给定的文本，如果将此文本作为马尔科夫链的初始状态，经过至少一次的转移概率的迭代，可以得到平稳分布，即期望文本。由此，发明人想到可以从设置目标平稳分布入手，即将一些约束条件加入到平稳分布的确定过程中，进行受限文本生成。

步骤205，根据接受率，确定是否将候选文本作为新生成文本。

在本实施例中，上述执行主体可以根据上述接受率，确定是否将上述候选文本作为新生成文本。

作为示例，可以设置接受率阈值，将接受率与接受率阈值进行比较，确定是否将候选文本作为新生成文本。

继续参见图3，图3是根据图2所示实施例的用于生成文本的方法的应用场景的一个示意图。在图3的应用场景中：

首先，服务器301可以从终端302接收初始文本。

然后，服务器301可以从初始文本中，选取原有词作为目标原有词。

然后，服务器301可以从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作。在这里，上述预定义操作集合可以包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作。

然后，服务器301可以利用目标操作，对上述目标原有词进行处理，生成候选文本。

再后，上述服务器301可以基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率。在这里，上述目标平稳分布用于表征文本生成的约束条件。

最后，上述服务器301可以根据接受率，确定是否将上述候选文本作为新生成文本。

本公开的上述实施例提供的方法，通过利用目标预定义操作处理目标原有词，生成候选文本，再基于预先确定的目标平稳分布，确定候选文本的接受率，最后根据接受率，确定是否将候选文本作为新生成文本，技术效果至少可以包括：提供了一种新的受限文本生成方式。

在一些实施例中，请参考图4，其示出了可选的实现方式的流程400，上述方法还可以包括：步骤401，响应于确定将上述候选文本作为新生成文本，确定预设的终止条件是否满足；步骤402，如果满足，则将上述新生成文本作为目标文本；步骤403，如果不满足，则将上述新生成文本作为初始文本，继续执行由初始文本生成新生成文本的步骤(执行上述步骤201、步骤202、步骤203、步骤204和步骤205的过程，可以简称步骤201到步骤205)。在这里，可以将由步骤201、步骤202、步骤203、步骤204到步骤205的过程，算作步骤404。步骤403可以认为是跳转步骤。

在这里，上述终止条件可以根据实际情况进行设置。例如，终止条件可以包括上述步骤201到步骤205执行的次数达到词语阈值。终止条件还可以包括新生成文本指示的马尔科夫链收敛。

在这里，可以在每次生成新生成文本之后，判断预设的终止条件是否满足。如果满足，则此次的新生成文本作为目标文本。如果不满足，则将此次新生成文本作为新的初始文本，继续上述步骤201到步骤205。

需要说明的是，可以证明，经过多次操作(即多次采样)，马尔科夫链最终会收敛。由此，可以保证可以得到期望的目标文本。

在一些实施例中，上述方法还可以包括，以上述初始文本和上述候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定初始文本到候选文本的第一转移概率，以及确定上述候选文本到上述初始文本的第二转移概率。

在这里，第一转移概率可以认为是在初始文本存在的情况下，候选文本成立的条件概率，具体的计算方式在此不再赘述。第二转移概率可以认为是在候选文本存在的情况下，初始文本成立的条件概率，具体的计算方式在此不再赘述。

在一些实施例中，上述步骤204还可以包括：根据目标平稳分布，确定上述初始文本的第一概率分布；根据目标平稳分布，确定上述候选文本的第二概率分布；然后，根据上述第一转移概率、上述第二转移概率、上述第一概率分布和上述第二概率分布，确定上述接受率。

在这里，可以预先设置目标平稳分布计算方式，将初始文本对应的特征向量作为输入，得到上述初始文本的第一概率分布；将上述候选文本对应的特征向量，作为目标平稳分布计算方式的输入，得到上述候选文本的第二概率分布。

作为示例，可以将第一概率分布与第一转移概率的乘积作为第一乘积，可以将第二概率分布与第二转移概率的乘积作为第二乘积，将第二乘积与第一乘积的比值，作为接受率。

需要说明的是，上述根据上述第一转移概率、上述第二转移概率、上述第一概率分布和上述第二概率分布，确定上述接受率，可以证明，可以对抗接受率较小而采样值被拒绝的情况，提高采样效率，加快生成文本的速度。

在一些实施例中，上述约束条件可以包括以下至少一项：句子流畅度约束条件、硬约束条件和软约束条件。在这里，上述硬约束条件可以指示句子中期望包括的关键词。上述软约束条件可以用于指示两个文本之间的相似度确定方式。

在这里，上述文本流畅度约束条件成立程度的判定，可以通过预先训练的语言模型实现。可以理解，语言模型可以用于检测文本是否与自然语言的类似程度。

在这里，上述硬约束条件成立程度的判定，可以通过比对候选文本中是否包括所期望的关键词来实现。作为示例，如果包括，则硬约束条件成立程度为1，不包括为0。

在这里，上述软约束条件成立程度的判定，可以通过计算两个文本之间的相似度来实现。

需要说明的是，在这里提出了多种设置条件，在不同的应用场景中，可以根据实际情况组合约束条件，得到符合当前应用场景的目标平稳分布。由此，本申请所提出的方法，可以广泛应用到各种文本生成的场景，提高方法的普适性。

在一些实施例中，上述方法还可以包括：从任务标识集合中，选取任务标识作为目标任务标识；然后，获取上述目标任务标识对应的期望平稳分布，以及将所获取的期望平稳分布确定为目标平稳分布。

在一些实施例中，目标任务标识指示的任务可以是以下任意一项：由关键词生成句子，无监督的释义生成，无监督度句子校正。

需要说明的是，本申请提出的方法可以应用到不同的任务中，即可以应用到不同的应用场景中。可以为可能应用到的任务，预先设置任务标识，供后续需要执行该任务时进行选取；可以预先根据该任务的实际情况，设置期望平稳分布。期望平稳分布的设置，可以是根据该任务配置约束条件。当需要执行指定任务时，通过选取指定任务的标识，即可完成适合指定任务的目标平稳分布调用。从而，可以提高任务完成速度。

进一步参考图5，其示出了用于生成文本的方法的又一个实施例的流程500。该用于生成文本的方法的流程500，包括以下步骤：

步骤501，从初始文本中，选取原有词作为目标原有词。

在本实施例中，用于生成文本的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以从初始文本中，选取原有词作为目标原有词。

步骤502，从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作。

步骤503，利用目标操作，对目标原有词进行处理，生成候选文本。

步骤504，响应于确定当前任务为由关键词生成句子，根据目标关键词，确定目标硬约束条件。

在这里，上述当前任务可以是此次生成目标文本的任务。作为示例，当前任务可以是预先选取的任务标识指示的任务。

步骤505，根据与目标硬约束条件相关的目标平稳分布，确定第一概率分布和第二概率分布。

步骤506，以初始文本和候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定初始文本到候选文本的第一转移概率，以及确定候选文本到初始文本的第二转移概率。

在这里，第一转移概率可以认为是在初始文本存在的情况下，候选文本成立的条件概率，具体的计算方式在此不再赘述。第二转移概率可以认为是在候选文本存在的情况下，初始文本成立的条件概率，具体的计算方式在此不再赘述。

步骤507，根据第一转移概率、第二转移概率、第一概率分布和上述第二概率分布，确定接受率。

步骤508，根据接受率，确定是否将候选文本作为新生成文本。

在本实施例中，步骤501、步骤502、步骤503和步骤508的实现细节和技术效果，可以参考步骤201、步骤202、步骤203和步骤205中的说明，在此不再赘述。

从图5中可以看出，与图2对应的实施例相比，本实施例中的用于生成文本的方法的流程500突出了当前任务为由关键词生成句子时，以与目标硬约束相关平稳概率分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布的步骤。由此，本实施例描述的方案，技术效果至少可以包括：第一，提供了一种新的用于生成文本的方式；第二，提供了一种新的由关键词生成句子的方式。

进一步参考图6，其示出了用于生成文本的方法的又一个实施例的流程600。该用于生成文本的方法的流程600，包括以下步骤：

步骤601，从初始文本中，选取原有词作为目标原有词。

在本实施例中，用于生成文本的方法的执行主体(例如图1所示的服务器)可以

步骤602，从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作。

步骤603，利用目标操作，对目标原有词进行处理，生成候选文本。

步骤604，响应于确定当前任务为无监督的释义生成，根据原始文本和候选文本之间的相似度确定方式，确定目标软约束条件。

在这里，上述当前任务可以是此次生成目标文本的任务。作为示例，当前任务可以是预先选取的任务标识指示的任务。

步骤605，根据与目标软约束条件相关的目标平稳分布，确定第一概率分布和第二概率分布。

步骤606，以初始文本和候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定初始文本到候选文本的第一转移概率，以及确定候选文本到初始文本的第二转移概率。

在这里，第一转移概率可以认为是在初始文本存在的情况下，候选文本成立的条件概率，具体的计算方式在此不再赘述。第二转移概率可以认为是在候选文本存在的情况下，初始文本成立的条件概率，具体的计算方式在此不再赘述。

步骤607，根据第一转移概率、第二转移概率、第一概率分布和上述第二概率分布，确定接受率。

步骤608，根据接受率，确定是否将候选文本作为新生成文本。

在本实施例中，步骤601、步骤602、步骤603和步骤608的实现细节和技术效果，可以参考步骤201、步骤202、步骤203和步骤205中的说明，在此不再赘述。

从图6中可以看出，与图6对应的实施例相比，本实施例中的用于生成文本的方法的流程600突出了当前任务为无监督的释义生成时，以目标软约束相关平稳概率分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布的步骤。由此，本实施例描述的方案，技术效果至少可以包括：第一，提供了一种新的用于生成文本的方式；第二，提供了一种新的无监督的释义生成方式。

进一步参考图7，作为对上述各图所示方法的实现，本公开提供了一种用于生成文本的装置的一个实施例，该装置实施例与图2所示的方法实施例相对应，该装置具体可以应用于各种电子设备中。

如图7所示，本实施例的用于生成文本的装置700包括：第一选取单元701、第二选取单元702、生成单元703、第一确定单元704和第一确定单元705。其中，第一选取单元，被配置成从初始文本中，选取原有词作为目标原有词；第二选取单元，被配置成从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作，其中，上述预定义操作集合包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作；生成单元，被配置成利用上述目标操作，对上述目标原有词进行处理，生成候选文本；第一确定单元，被配置成基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率，其中，上述目标平稳分布与文本生成的约束条件相关；第二确定单元，被配置成根据上述接受率，确定是否将上述候选文本作为新生成文本。

在一些实施例中，上述装置还包括：第三确定单元(未示出)，被配置成响应于确定将上述候选文本作为新生成文本，确定预设的终止条件是否满足；如果满足，则将上述新生成文本作为目标文本；跳转单元(未示出)，被配置成如果不满足，则将上述新生成文本作为初始文本，继续执行由初始文本生成新生成文本的步骤。

在一些实施例中，上述生成单元，还被配置成以下任一项：响应于确定上述目标操作为替换操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第一候选词，以及以上述第一候选词替换上述目标原有词，得到上述候选文本；响应于确定上述目标操作为删除操作，将上述目标原有词从上述初始文本中删除，得到上述候选文本；响应于确定上述目标操作为插入操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第二候选词，以及将上述第二候选词插入到以下任一位置：上述目标原有词与前临词之间、上述目标原有词与后临词之间。

在一些实施例中，上述约束条件包括以下至少一项：文本流畅度约束条件、硬约束条件和软约束条件，其中，上述硬约束条件指示文本中期望包括的关键词，上述软约束条件用于指示两个文本之间的相似度确定方式。

在一些实施例中，上述装置还包括：第三选取单元(未示出)，被配置成从任务标识集合中，选取任务标识作为目标任务标识，其中，上述任务标识集合中的任务标识与期望平稳分布对应；获取单元(未示出)，被配置成获取上述目标任务标识对应的期望平稳分布，以及将所获取的期望平稳分布确定为目标平稳分布。

在一些实施例中，目标任务标识指示的任务为以下任意一项：由关键词生成句子，无监督的释义生成，无监督度句子校正。

在一些实施例中，上述装置还包括：第四确定单元(未示出)，被配置成以上述初始文本和上述候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定上述初始文本到上述候选文本的第一转移概率，以及确定上述候选文本到上述初始文本的第二转移概率。

在一些实施例中，上述第一确定单元，还被配置成：根据上述目标平稳分布，确定上述初始文本的第一概率分布，以及确定上述候选文本的第二概率分布；根据上述第一转移概率、上述第二转移概率、上述第一概率分布和上述第二概率分布，确定上述接受率。

在一些实施例中，上述第一确定单元，还被配置成：响应于确定当前任务为由关键词生成句子，根据目标关键词，确定目标硬约束条件；根据与上述目标硬约束条件相关的目标平稳分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布。

在一些实施例中，上述第一确定单元，还被配置成：响应于确定当前任务为无监督的释义生成，根据上述原始文本和上述候选文本之间的相似度确定方式，确定目标软约束条件；根据与上述目标软约束条件相关的目标平稳分布，确定上述第一概率分布和上述第二概率分布。

需要说明的是，本公开实施例提供的用于生成文本的装置中各单元的实现细节和技术效果可以参考本公开中其它实施例的说明，在此不再赘述。

下面参考图8，其示出了适于用来实现本公开实施例的电子设备(例如图1中的终端或服务器)800的结构示意图。图8示出的电子设备仅仅是一个示例，不应对本公开实施例的功能和使用范围带来任何限制。

如图8所示，电子设备800可以包括处理装置(例如中央处理器、图形处理器等)801，其可以根据存储在只读存储器(ROM)802中的程序或者从存储装置808加载到随机访问存储器(RAM)803中的程序而执行各种适当的动作和处理。在RAM 803中，还存储有电子设备800操作所需的各种程序和数据。处理装置801、ROM 802以及RAM 803通过总线804彼此相连。输入/输出(I/O)接口805也连接至总线804。

通常，以下装置可以连接至I/O接口805：包括例如触摸屏、触摸板、键盘、鼠标、摄像头、麦克风、加速度计、陀螺仪等的输入装置806；包括例如液晶显示器(LCD)、扬声器、振动器等的输出装置807；包括例如磁带、硬盘等的存储装置808；以及通信装置809。通信装置809可以允许电子设备800与其他设备进行无线或有线通信以交换数据。虽然图8示出了具有各种装置的电子设备800，但是应理解的是，并不要求实施或具备所有示出的装置。可以替代地实施或具备更多或更少的装置。

特别地，根据本公开的实施例，上文参考流程图描述的过程可以被实现为计算机软件程序。例如，本公开的实施例包括一种计算机程序产品，其包括承载在计算机可读介质上的计算机程序，该计算机程序包含用于执行流程图所示的方法的程序代码。在这样的实施例中，该计算机程序可以通过通信装置809从网络上被下载和安装，或者从存储装置808被安装，或者从ROM 802被安装。在该计算机程序被处理装置801执行时，执行本公开实施例的方法中限定的上述功能。

需要说明的是，本公开上述的计算机可读介质可以是计算机可读信号介质或者计算机可读存储介质或者是上述两者的任意组合。计算机可读存储介质例如可以是——但不限于——电、磁、光、电磁、红外线、或半导体的系统、装置或器件，或者任意以上的组合。计算机可读存储介质的更具体的例子可以包括但不限于：具有一个或多个导线的电连接、便携式计算机磁盘、硬盘、随机访问存储器(RAM)、只读存储器(ROM)、可擦式可编程只读存储器(EPROM或闪存)、光纤、便携式紧凑磁盘只读存储器(CD-ROM)、光存储器件、磁存储器件、或者上述的任意合适的组合。在本公开中，计算机可读存储介质可以是任何包含或存储程序的有形介质，该程序可以被指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用。而在本公开中，计算机可读信号介质可以包括在基带中或者作为载波一部分传播的数据信号，其中承载了计算机可读的程序代码。这种传播的数据信号可以采用多种形式，包括但不限于电磁信号、光信号或上述的任意合适的组合。计算机可读信号介质还可以是计算机可读存储介质以外的任何计算机可读介质，该计算机可读信号介质可以发送、传播或者传输用于由指令执行系统、装置或者器件使用或者与其结合使用的程序。计算机可读介质上包含的程序代码可以用任何适当的介质传输，包括但不限于：电线、光缆、RF(射频)等等，或者上述的任意合适的组合。

上述计算机可读介质可以是上述电子设备中所包含的；也可以是单独存在，而未装配入该电子设备中。

上述计算机可读介质承载有一个或者多个程序，当上述一个或者多个程序被该电子设备执行时，使得该电子设备：向至少两个处理器中的处理器，发送训练样本集中的训练样本子集，其中，处理器用于：从初始文本中，选取原有词作为目标原有词；从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作，其中，上述预定义操作集合包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作；利用上述目标操作，对上述目标原有词进行处理，生成候选文本；基于预先确定的目标平稳分布，确定上述候选文本的接受率，其中，上述目标平稳分布与文本生成的约束条件相关；根据上述接受率，确定是否将上述候选文本作为新生成文本。

可以以一种或多种程序设计语言或其组合来编写用于执行本公开的操作的计算机程序代码，上述程序设计语言包括面向对象的程序设计语言—诸如Java、Smalltalk、C++，还包括常规的过程式程序设计语言—诸如“C”语言或类似的程序设计语言。程序代码可以完全地在用户计算机上执行、部分地在用户计算机上执行、作为一个独立的软件包执行、部分在用户计算机上部分在远程计算机上执行、或者完全在远程计算机或服务器上执行。在涉及远程计算机的情形中，远程计算机可以通过任意种类的网络——包括局域网(LAN)或广域网(WAN)—连接到用户计算机，或者，可以连接到外部计算机(例如利用因特网服务提供商来通过因特网连接)。

附图中的流程图和框图，图示了按照本公开各种实施例的系统、方法和计算机程序产品的可能实现的体系架构、功能和操作。在这点上，流程图或框图中的每个方框可以代表一个模块、程序段、或代码的一部分，该模块、程序段、或代码的一部分包含一个或多个用于实现规定的逻辑功能的可执行指令。也应当注意，在有些作为替换的实现中，方框中所标注的功能也可以以不同于附图中所标注的顺序发生。例如，两个接连地表示的方框实际上可以基本并行地执行，它们有时也可以按相反的顺序执行，这依所涉及的功能而定。也要注意的是，框图和/或流程图中的每个方框、以及框图和/或流程图中的方框的组合，可以用执行规定的功能或操作的专用的基于硬件的系统来实现，或者可以用专用硬件与计算机指令的组合来实现。

描述于本公开实施例中所涉及到的单元可以通过软件的方式实现，也可以通过硬件的方式来实现。其中，单元的名称在某种情况下并不构成对该单元本身的限定，例如，第一选取单元还可以被描述为“获取目标原有词的单元”。

以上描述仅为本公开的较佳实施例以及对所运用技术原理的说明。本领域技术人员应当理解，本公开中所涉及的公开范围，并不限于上述技术特征的特定组合而成的技术方案，同时也应涵盖在不脱离上述公开构思的情况下，由上述技术特征或其等同特征进行任意组合而形成的其它技术方案。例如上述特征与本公开中公开的(但不限于)具有类似功能的技术特征进行互相替换而形成的技术方案。

Claims (22)

1.一种用于生成文本的方法，包括：

从初始文本中，选取原有词作为目标原有词；

从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作，其中，所述预定义操作集合包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作；

利用所述目标操作，对所述目标原有词进行处理，生成候选文本；

基于预先确定的目标平稳分布，确定所述候选文本的接受率，其中，所述目标平稳分布与文本生成的约束条件相关；

根据所述接受率，确定是否将所述候选文本作为新生成文本。

2.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

响应于确定将所述候选文本作为新生成文本，确定预设的终止条件是否满足；如果满足，则将所述新生成文本作为目标文本；

如果不满足，则将所述新生成文本作为初始文本，继续执行由初始文本生成新生成文本的步骤。

3.根据权利要求1所述的方法，其中，所述利用所述目标操作，对所述目标原有词进行处理，生成候选文本，包括以下任一项：

响应于确定所述目标操作为替换操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第一候选词，以及以所述第一候选词替换所述目标原有词，得到所述候选文本；

响应于确定所述目标操作为删除操作，将所述目标原有词从所述初始文本中删除，得到所述候选文本；

响应于确定所述目标操作为插入操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第二候选词，以及将所述第二候选词插入到以下任一位置：所述目标原有词与前临词之间、所述目标原有词与后临词之间。

4.根据权利要求1所述的方法，其中，所述约束条件包括以下至少一项：文本流畅度约束条件、硬约束条件和软约束条件，其中，所述硬约束条件指示文本中期望包括的关键词，所述软约束条件用于指示两个文本之间的相似度确定方式。

5.根据权利要求1所述的方法，其中，所述方法还包括：

从任务标识集合中，选取任务标识作为目标任务标识，其中，所述任务标识集合中的任务标识与期望平稳分布对应；

获取所述目标任务标识对应的期望平稳分布，以及将所获取的期望平稳分布确定为目标平稳分布。

6.根据权利要求1所述的方法，其中，目标任务标识指示的任务为以下任意一项：由关键词生成句子，无监督的释义生成，无监督度句子校正。

7.根据权利要求1-6中任一项所述的方法，其中，所述方法还包括：

以所述初始文本和所述候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定所述初始文本到所述候选文本的第一转移概率，以及确定所述候选文本到所述初始文本的第二转移概率。

8.根据权利要求7所述的方法，所述基于预先确定的目标平稳分布，确定所述候选文本的接受率，包括：

根据所述目标平稳分布，确定所述初始文本的第一概率分布，以及确定所述候选文本的第二概率分布；

根据所述第一转移概率、所述第二转移概率、所述第一概率分布和所述第二概率分布，确定所述接受率。

9.根据权利要求8所述的方法，其中，所述根据所述目标平稳分布，确定所述初始文本的第一概率分布，以及确定所述候选文本的第二概率分布，包括：

响应于确定当前任务为由关键词生成句子，根据目标关键词，确定目标硬约束条件；

根据与所述目标硬约束条件相关的目标平稳分布，确定所述第一概率分布和所述第二概率分布。

10.根据权利要求8所述的方法，其中，所述根据所述目标平稳分布，确定所述初始文本的第一概率分布，以及确定所述候选文本的第二概率分布，包括：

响应于确定当前任务为无监督的释义生成，根据所述初始文本和所述候选文本之间的相似度确定方式，确定目标软约束条件；

根据与所述目标软约束条件相关的目标平稳分布，确定所述第一概率分布和所述第二概率分布。

11.一种用于生成文本的装置，包括：

第一选取单元，被配置成从初始文本中，选取原有词作为目标原有词；

第二选取单元，被配置成从预定义操作集合中，选取预定义操作为目标操作，其中，所述预定义操作集合包括以下至少一项：替换操作、删除操作和插入操作；

生成单元，被配置成利用所述目标操作，对所述目标原有词进行处理，生成候选文本；

第一确定单元，被配置成基于预先确定的目标平稳分布，确定所述候选文本的接受率，其中，所述目标平稳分布与文本生成的约束条件相关；

第二确定单元，被配置成根据所述接受率，确定是否将所述候选文本作为新生成文本。

12.根据权利要求11所述的装置，其中，所述装置还包括：

第三确定单元，被配置成响应于确定将所述候选文本作为新生成文本，确定预设的终止条件是否满足；如果满足，则将所述新生成文本作为目标文本；

跳转单元，被配置成如果不满足，则将所述新生成文本作为初始文本，继续执行由初始文本生成新生成文本的步骤。

13.根据权利要求11所述的装置，其中，所述生成单元，还被配置成以下任一项：

响应于确定所述目标操作为替换操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第一候选词，以及以所述第一候选词替换所述目标原有词，得到所述候选文本；

响应于确定所述目标操作为删除操作，将所述目标原有词从所述初始文本中删除，得到所述候选文本；

响应于确定所述目标操作为插入操作，从预先设置的词语集合中，选取词语作为第二候选词，以及将所述第二候选词插入到以下任一位置：所述目标原有词与前临词之间、所述目标原有词与后临词之间。

14.根据权利要求11所述的装置，其中，所述约束条件包括以下至少一项：文本流畅度约束条件、硬约束条件和软约束条件，其中，所述硬约束条件指示文本中期望包括的关键词，所述软约束条件用于指示两个文本之间的相似度确定方式。

15.根据权利要求11所述的装置，其中，所述装置还包括：

第三选取单元，被配置成从任务标识集合中，选取任务标识作为目标任务标识，其中，所述任务标识集合中的任务标识与期望平稳分布对应；

获取单元，被配置成获取所述目标任务标识对应的期望平稳分布，以及将所获取的期望平稳分布确定为目标平稳分布。

16.根据权利要求11所述的装置，其中，目标任务标识指示的任务为以下任意一项：由关键词生成句子，无监督的释义生成，无监督度句子校正。

17.根据权利要求11-16中任一项所述的装置，其中，所述装置还包括：

第四确定单元，被配置成以所述初始文本和所述候选文本为马尔科夫链的不同状态，确定所述初始文本到所述候选文本的第一转移概率，以及确定所述候选文本到所述初始文本的第二转移概率。

18.根据权利要求17所述的装置，其中，所述第一确定单元，还被配置成：

根据所述目标平稳分布，确定所述初始文本的第一概率分布，以及确定所述候选文本的第二概率分布；

根据所述第一转移概率、所述第二转移概率、所述第一概率分布和所述第二概率分布，确定所述接受率。

19.根据权利要求18所述的装置，其中，所述第一确定单元，还被配置成：

响应于确定当前任务为由关键词生成句子，根据目标关键词，确定目标硬约束条件；

根据与所述目标硬约束条件相关的目标平稳分布，确定所述第一概率分布和所述第二概率分布。

20.根据权利要求18所述的装置，其中，所述第一确定单元，还被配置成：

响应于确定当前任务为无监督的释义生成，根据所述初始文本和所述候选文本之间的相似度确定方式，确定目标软约束条件；

根据与所述目标软约束条件相关的目标平稳分布，确定所述第一概率分布和所述第二概率分布。

21.一种电子设备，包括：

一个或多个处理器；

存储装置，其上存储有一个或多个程序，

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权利要求1-10中任一所述的方法。

22.一种计算机可读介质，其上存储有计算机程序，其中，所述程序被处理器执行时实现如权利要求1-10中任一所述的方法。

Images