资讯文本生成模型的构造方法、装置、设备及存储介质与流程

技术特征：
1.一种资讯文本生成模型的构造方法，所述方法适于采用图神经网络方法构建资讯文本生成模型，所述方法包括步骤：获取资讯文章信息，抽取所述资讯文章信息的关键属性信息，构建资讯知识图谱；依据所述资讯知识图谱，对所述资讯知识图谱进行图卷积操作，获取资讯文本生成模型。2.如权利要求1所述的方法，其中，所述获取资讯文章信息，抽取所述资讯文章信息的关键属性信息，构建资讯知识图谱的步骤包括：获取资讯文章信息，并按照资讯文章信息的类别标签进行分类；对所述资讯文章信息进行关键属性信息抽取，获取所述资讯文章信息的关键属性信息；依据所述资讯文章信息的关键属性信息，对所述资讯文章信息进行分词和分句操作；依据所述分词和分句操作，获取所述关键属性信息对应的第一分句集合，所述第一分句集合包括关键属性信息对应的分句，及分句中关键属性信息的排序；依据所述第一分句集合，获取第二分句集合，所述第二分句集合包括所有第一分句集合的元素组成的全局分句，及所述分句对应的关键属性信息上下文；依据所述第一分句集合和所述第二分句集合，构建资讯知识图谱。3.如权利要求2所述的方法，其中，所述对所述资讯文章信息进行关键属性信息抽取，获取所述资讯文章信息的关键属性信息的步骤包括：对所述资讯文章信息进行清洗，去掉所述资讯文章信息中的无用信息；对清洗后的资讯文章信息进行关键词抽取，获取第一关键属性集合；对清洗后的资讯文章信息进行主谓宾三元组抽取和因果三元组抽取，将抽取结果进行去重处理后，获取第二关键属性集合；对清洗后的资讯文章信息进行汽车领域实体识别，获取第三关键属性集合；依据第一关键属性集合、第二关键属性集合、第三关键属性集合中元素的交集，获取所述资讯文章信息的关键属性信息。4.如权利要求3所述的方法，其中，对所述资讯文章信息进行关键属性信息抽取，获取所述资讯文章信息的关键属性信息的步骤还包括：依据所述资讯文章信息的分类，编写正则表达式提取各个所述资讯文章信息的分类下独有的关键属性元素，作为所述关键属性信息的补充。5.如权利要求2所述的方法，其中，所述依据所述分词和分句操作，获取所述关键属性信息对应的第一分句集合，所述第一分句集合包括关键属性信息对应的分句，及分句中关键属性信息的排序的步骤包括：对所述资讯文章信息进行分词和分句操作，抽取资讯文章信息中所述关键属性信息对应的分句；依据所述分句中关键属性信息出现的顺序，对所述关键属性信息进行排序，获取第四关键属性集合；依据所述分句及所述第四关键属性集合，获取第一分句集合。6.如权利要求2所述的方法，其中，所述依据所述第一分句集合，获取第二分句集合的步骤包括：
依据第一分句集合，获取所述第一分句集合中所有元素组成的全局分句；依据所述第一分句集合中所有元素组成的全局分句，获取所述全局分句相应的关键属性信息上下文；依据所述全局分句，及所述全局分句相应的关键属性信息上下文，获取第二分句集合。7.一种运用资讯文本生成模型生成资讯文本的方法，所述方法包括：依据权利要求1至6中任一项所述资讯文本生成模型，整理资讯文章的关键属性信息框架，生成资讯文本。8.一种资讯文本生成模型的构造装置，所述装置适用于采用图神经网络方法构建资讯文本生成模型，所述装置包括：图谱构建模块，用于获取资讯文章信息，抽取所述资讯文章信息的关键属性信息，构建资讯知识图谱；模型生成模块，用于依据所述资讯知识图谱，对所述资讯知识图谱进行图卷积操作，获取资讯文本生成模型。9.一种电子设备，包括：一个或多个处理器；和存储器；一个或多个程序，其中所述一个或多个程序存储在所述存储器中并被配置为由所述一个或多个处理器执行，所述一个或多个程序包括用于执行根据权利要求1
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7所述的方法中的任一方法的指令。10.一种存储一个或多个程序的计算机可读存储介质，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当计算设备执行时，使得所述计算设备执行根据权利要求1
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7所述的方法中的任一方法。

技术总结
本发明公开了一种资讯文本生成模型的构造方法、装置、设备及存储介质，所述方法包括步骤：获取资讯文章信息，抽取所述资讯文章信息的关键属性信息，构建资讯知识图谱；依据所述资讯知识图谱，对所述资讯知识图谱进行图卷积操作，获取资讯文本生成模型。本发明构建的资讯知识图谱能够保证在后续的资讯文本生成过程中，可以作为有效的外部知识融入其中，将作为隐变量指导解码计算过程，达到控制句子之间逻辑关系的目的，同时发挥了图神经网络的推理能力，保证生成文章的事实正确性。保证生成文章的事实正确性。保证生成文章的事实正确性。


技术研发人员：杨雷 石智中 梁霄 雷涛 刘多星
受保护的技术使用者：车智互联（北京）科技有限公司
技术研发日：2021.08.19
技术公布日：2021/11/8