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申请/专利权人：中国平安人寿保险股份有限公司

摘要：本发明涉及智能决策，揭露一种相似文本生成方法，包括：将初始文本转换为词向量序列，将词向量序列输入相似文本生成模型的编码区，得到第一隐含特征序列，基于第一隐含特征序列及相似文本生成模型的第一特征映射区得到隐含状态对应的正态分布；从正态分布中采样一个隐变量，将隐变量输入相似文本生成模型的第二特征映射区和编码区，得到初始隐含特征；基于起始字符、初始隐含特征及相似文本生成模型的解码区得到第二隐含特征序列，将隐变量及第二隐含特征序列输入相似文本生成模型的第三特征映射区得到目标文本。本发明还提供一种相似文本生成装置、电子设备及可读存储介质。本发明提高了目标文本与初始文本的匹配度。

主权项：1.一种相似文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：解析用户基于客户端发出的相似文本生成请求，得到所述相似文本生成请求携带的初始文本，将所述初始文本转换为词向量序列；将所述词向量序列输入相似文本生成模型的编码区，得到所述初始文本对应的第一隐含特征序列，基于所述第一隐含特征序列及所述相似文本生成模型的第一特征映射区得到所述初始文本的隐含状态对应的正态分布；从所述正态分布中随机采样一个隐变量，将所述隐变量输入所述相似文本生成模型的第二特征映射区和编码区，得到所述隐变量对应的初始隐含特征；获取为所述相似文本生成模型预设的起始字符，基于所述起始字符、所述初始隐含特征及所述相似文本生成模型的解码区得到第二隐含特征序列，将所述隐变量及所述第二隐含特征序列输入所述相似文本生成模型的第三特征映射区得到所述初始文本对应的目标文本；其中，所述相似文本生成模型包括编码区、解码区、第一特征映射区、第二特征映射区及第三特征映射区，所述编码区、解码区为LSTM网络或Transformer模型，第一特征映射区、第二特征映射区及第三特征映射区为MLP网络；所述将所述隐变量及所述第二隐含特征序列输入所述相似文本生成模型的第三特征映射区得到所述初始文本对应的目标文本包括：将所述第二隐含特征序列中第i个特征及所述隐变量输入所述相似文本生成模型的第三特征映射区，生成目标文本中第i个词语，合并所述第二隐含特征序列中每个特征对应生成的词语，得到所述初始文本对应的目标文本。

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