(19)中华 人民共和国 国家知识产权局 (12)发明 专利申请 (10)申请公布号 (43)申请公布日 (21)申请 号 202111666897.8 (22)申请日 2021.12.31 (71)申请人 中国科学院自动化研究所 地址 100190 北京市海淀区中关村东路95 号 申请人 国家计算机网络与信息安全管理中 心 (72)发明人 刘春阳　解峥　张旭　李秋丹　 陈丽萍　彭鑫　曾大军　 (74)专利代理 机构 北京华夏泰和知识产权代理 有限公司 1 1662 代理人 刘敏　田俊峰 (51)Int.Cl. G06F 40/279(2020.01) G06K 9/62(2022.01)G06N 3/04(2006.01) G06N 3/08(2006.01) G06N 5/02(2006.01) (54)发明名称 用户先验知识增强的文本风格迁移方法、 装 置及电子设备 (57)摘要 本发明公开了一种用户先验知识增强的文 本风格迁移方法、 装置及电子设备， 所述方法包 括： 获取用户先验知识数据， 并基于所述用户先 验知识数据构建预设神经网络模 型； 获取用户输 入数据， 并将所述用户输入数据映射至所述预设 神经网络模 型中， 生成与所述用户输入数据的表 达方式不同的目标文本内容表 示； 获取用户关注 领域表示， 并结合所述目标文本内容表示和用户 关注领域表示， 生成目标文本内容。 本发明不仅 可以实现文本风格的转换， 还提升了转换文本内 容与用户要求的相关性。 权利要求书2页 说明书9页 附图5页 CN 114330321 A 2022.04.12 CN 114330321 A 1.一种用户先验知识增强的文本风格迁移方法， 其特 征在于， 所述方法包括： 获取用户先验知识数据， 并基于所述用户先验知识数据构建预设神经网络模型； 获取用户输入数据， 并将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中， 生成与 所述用户输入数据的表达方式不同的目标文本内容表示； 获取用户关注领域表示， 并结合所述目标文本内容表示和用户关注领域表示， 生成目 标文本内容。 2.如权利要求1所述的用户先验知识增强的的文本风格迁移方法， 其特征在于， 所述获 取用户先验知识数据， 并基于所述用户先验知识数据构建预设神经网络模型包括： 构建初始神经网络模型； 利用初始神经网络模型对所述用户先验知识数据的文本表达方式进行表示学习， 得到 特定表达表示； 利用初始神经网络模型对所述用户先验知识数据的基础文本 内容进行表示学习， 得到 特定基础内容表示； 根据所述特定表达表示， 获取相似表达表示； 根据所述相似表达表示和特定基础内容表示， 生成特定文本内容表示； 将可生成特定文本内容表示的初始神经网络模型作为所述预设神经网络模型。 3.如权利要求2所述的用户先验知识增强的的文本风格迁移方法， 其特征在于， 所述获 取用户输入数据， 并将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中， 生成与所述用 户输入数据的表达方式不同的目标文本内容表示包括： 获取用户输入数据； 将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中， 基于所述特定表达表示， 生成 输入表达表示； 将所述用户输入数据映射至所述预设神经网络模型中， 基于所述特定基础内容表示， 生成输入基础内容表示； 根据所述输入表达表示， 获取输入相似表达表示； 根据所述输入相似表达表示和输入基础内容表示， 生成所述目标文本内容。 4.如权利要求3所述的用户先验知识增强的文本风格迁移方法， 其特征在于， 所述获取 用户关注领域表示， 并结合所述 目标文本内容表示和用户关注领域表示， 生成目标文本内 容包括： 利用所述预设神经网络模型对所述用户先验知识数据的用户关注领域进行表示学习， 得到用户关注领域表示； 对所述用户关注领域表示进行权 重增强处 理； 利用所述预设神经网络模型对所述目标文本内容表示进行解码处理， 并在解码过程中 添加权重增强处 理后的用户关注领域表示， 得到领域特 征加强的关注文本内容； 将所述关注文本内容作为所述目标文本内容。 5.如权利要求4所述的用户先验知识增强的文本风格迁移方法， 其特征在于， 所述根据 所述特定表达表示， 获取相似表达表示包括： 获取预设表达方式； 将所述预设表达方式映射至所述预设神经网络模型中， 得到预设表达表示；权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 114330321 A 2获取特定表达表示； 对所述特定表达表示和所述预设表达方式之间进行相似度运 算， 得到运 算结果； 根据运算结果， 得到所述相似表达表示。 6.如权利要求5所述的用户先验知识增强的文本风格迁移方法， 其特征在于， 所述根据 所述相似表达表示和特定基础内容表示， 生成特定文本内容表示包括： 获取相似表达表示和特定基础内容表示； 将所述相似表达表示映射至所述预设神经网络模型； 基于所述相似表达表示， 利用所述预设神经网络模型对所述特定基础内容表示进行解 码， 生成与所述特定基础内容的表达方式不同的相似文本内容表示； 将所述相似文本内容表示作为所述特定文本内容表示。 7.如权利要求6所述的用户先验知识增强的文本风格迁移方法， 其特征在于， 在所述获 取用户先验知识数据， 并基于所述用户先验知识数据构建预设神经网络模型之前， 还 包括； 获取用户历史数据， 并基于所述用户历史数据构建用户先验知识数据库； 将导入用户先验知识数据库内的用户历史数据作为所述用户先验知识数据； 获取用户输入数据； 将所述用户输入数据映射至所述用户先验知识数据库； 将导入用户先验知识数据内的用户输入数据作为所述用户先验知识数据。 8.一种用户先验知识增强的文本风格迁移装置， 其特征在于， 包括用于执行如权利要 求1‑7任一项所述的用户先验知识增强的文本风格迁移方法的单 元。 9.一种电子设备， 其特征在于， 包括处理器、 通信接口、 存储器和通信总线， 其中， 处理 器、 通信接口和存 储器之间通过通信总线完成相互间的通信； 存储器， 用于存放计算机程序； 处理器， 用于执行存储器上所存放的程序时， 实现权利要求1 ‑7任一项所述的用户先验 知识增强的文本风格迁移方法的步骤。 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， 所述计算机程序 被处理执行时实现如权利要求 1‑7任一项所述的用户先验知识增强的文本风格迁移方法的 步骤。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 114330321 A 3