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摘要：本申请涉及人工智能领域，具体请涉及一种描述文本生成方法、装置、计算机设备和存储介质。所述方法包括：获取与目标任务对应的共享内容文本和辅助描述文本；辅助描述文本的文本类型为评论类型和标签类型中的其中一种；分别对共享内容文本和辅助描述文本进行语义编码处理，得到对应的共享向量序列和辅助向量序列；对共享向量序列进行随机化处理，并基于随机化处理结果确定共享隐变量；基于共享隐变量和辅助向量序列进行语义解码处理，输出与目标任务对应的目标描述文本，目标描述文本的文本类型为评论类型和标签类型中的一种，且目标描述文本与辅助描述文本的文本类型不同。采用本方法能够提升目标描述文本的生成效率。
主权项：1.一种描述文本生成方法，其特征在于，所述方法包括：获取与目标任务对应的共享内容文本和辅助描述文本；所述辅助描述文本的文本类型为评论类型和标签类型中的其中一种；分别对所述共享内容文本和所述辅助描述文本进行语义编码处理，得到对应的共享向量序列和辅助向量序列；其中，在所述辅助描述文本属于标签类型时，得到的所述辅助向量序列为第一辅助向量序列；在所述辅助描述文本属于评论类型时，得到的所述辅助向量序列为第二辅助向量序列；对所述共享向量序列进行随机化处理，并基于随机化处理结果确定共享隐变量；其中，在所述辅助描述文本属于标签类型时，确定的所述共享隐变量为第一共享隐变量；在所述辅助描述文本属于评论类型时，确定的所述共享隐变量为第二共享隐变量；基于所述共享隐变量和所述辅助向量序列进行语义解码处理，输出与所述目标任务对应的目标描述文本，所述目标描述文本的文本类型为评论类型和标签类型中的一种，且所述目标描述文本与所述辅助描述文本的文本类型不同；所述基于所述共享隐变量和所述辅助向量序列进行语义解码处理，输出与所述目标任务对应的目标描述文本，包括：当所述辅助描述文本属于标签类型时，通过评论生成网络，基于所述第一共享隐变量对所述第一辅助向量序列进行解码处理，得到属于评论类型的目标描述文本；当所述辅助描述文本属于评论类型时，通过标签生成网络，基于所述第二共享隐变量对所述第二辅助向量序列进行解码处理，得到属于标签类型的目标描述文本。
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百度查询： 腾讯科技(深圳)有限公司 描述文本生成方法和装置、文本处理模型的训练方法
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