(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 202111169748.0 (22)申请日 2021.10.08 (71)申请人 合肥安达创展科技股份有限公司 地址 230041 安徽省合肥市包河区河北路 18号 (72)发明人 王家伟　杜亚飞　鲍海波　邹颂扬　 王正前　李颖　 (74)专利代理 机构 安徽深蓝律师事务所 3413 3 代理人 张仙强 (51)Int.Cl. G06F 40/166(2020.01) G06F 40/189(2020.01) G06F 16/35(2019.01) G06N 20/00(2019.01) (54)发明名称 一种基于机器学习实现自然语言处理的文 字生成系统 (57)摘要 本发明公开了一种基于机器学习实现自然 语言处理的文字生成系统， 包括语料采集模块， 所述语料采集模块用于对机器学习框架中的训 练资料进行读取， 并且从资料中获取符合资源需 求的语料， 预处理模块， 所述预处理模块用于在 训练前的准备阶段时对大量的语料进行提前处 理、 分类、 对齐以及筛选。 本发明通过将古诗词的 字转化为语料向量， 获取并存储符合资源需求的 语料， 预处理模块将资料进行分类， 训练模块完 成模型的建立和训练， 生 成模块最终生成符合平 仄和对仗要求的诗词， 并且律诗都能保证一定的 平仄和对仗工整， 同时保证一定的随机性， 每次 生成的结果都完全不同， 该文字生成系统使机器 学习的模型融入 诗词平仄对仗等韵律的特性， 提 高了输出诗词质量。 权利要求书2页 说明书5页 附图5页 CN 113935291 A 2022.01.14 CN 113935291 A 1.一种基于 机器学习实现自然语言处 理的文字生成系统， 其特 征在于， 包括： 语料采集模块 （1） ， 所述语料采集模块 （1） 用于对机器学习框架中的训练资料进行读 取， 并且从资料中获取符合资源需求的语料； 预处理模块 （2） ， 所述预处理模块 （2） 用于在训练前的准备阶段 时对大量的语料进行提 前处理、 分类、 对齐以及筛 选； 训练模块 （3） ， 所述训练模块 （3） 用于对模型不断训练， 并且在训练过程中对参数进行 调整， 得到满足需求的模型参数； 生成模块 （4） ， 所述生成模块 （4） 用于对生成结果进行检验以及参数进行自动调整， 最 终生成符合平仄和对仗要求的诗词， 保证一定的平仄和对仗工整， 同时还保证了一定的随 机性， 保证 每次生成的结果都完全不同。 2.根据权利要求1所述的基于机器学习实现自然语言处理的文字生成系统， 其特征在 于： 所述语料采集模块 （1） 包括资料读取模块 （1 1） 和语料获取模块 （12） ， 其中： 所述资料读取模块 （1 1） 用于对提供的大量资料进行读取； 所述语料获取模块 （12） 用于将古诗词的字转化为语料向量， 获取符合资源需求的语 料。 3.根据权利要求1所述的基于机器学习实现自然语言处理的文字生成系统， 其特征在 于： 所述预处理模块 （2） 包括分类模块 （21） 、 对齐模块 （22） 、 平仄筛选模块 （23） 和 对仗筛选 模块 （24） ， 其中： 所述分类模块 （21） 用于根据分类方法将获取的语料进行分类， 分别为五言句、 七言句 和其他句式三大类别； 所述对齐模块 （2 2） 用于读取语料， 并且根据律诗的格式要求进行字数对齐； 所述平仄筛选模块 （23） 用于将对齐后的三种类别律诗进一 步的押韵平 仄筛选； 所述对仗筛选模块 （24） 用于对三种律诗进一步的对仗筛选， 并且对平仄和对仗进行分 数评估。 4.根据权利要求1所述的基于机器学习实现自然语言处理的文字生成系统， 其特征在 于： 所述训练模块 （3） 包括模型建立模块 （31） 和模型训练模块 （32） ， 其中： 所述模型建立模块 （31） 用于输入分类且经过对齐、 平仄筛选和对仗筛选后的律诗， 来 进行网络模型的建立； 所述模型训练模块 （32） 用于对模型训练时的参数进行调整， 保证训练时数据关联度跟 实际填入的资料关联。 5.根据权利要求1所述的基于机器学习实现自然语言处理的文字生成系统， 其特征在 于： 所述生成模块 （4） 包括关键字提取模块 （41） 、 藏头诗生成模块 （42） 、 位置评估模块 （43） 、 平仄评估模块 （44） 、 对仗评估 模块 （45） 、 调整模块 （46） 和输出生成模块 （47） ， 其中： 所述关键 字提取模块 （41） 提取 出一个关键 字作为首字， 用于后续 藏头诗的生成； 所述藏头诗生成模块 （42） 用于根据每 个关键字并且进行整合 排序， 生成藏头诗。 6.根据权利要求5所述的基于机器学习实现自然语言处理的文字生成系统， 其特征在 于： 所述位置评估模块 （43） 用于对藏头诗的每一个字进行位置信息评估， 所述平仄评估模 块 （44） 用于对藏头诗的每一个字进 行平仄信息评估， 所述对仗评估模块 （45） 用于对藏头诗 的每一个字进行对仗信息 评估。权　利　要　求　书 1/2 页 2 CN 113935291 A 27.根据权利要求5所述的基于机器学习实现自然语言处理的文字生成系统， 其特征在 于： 所述调整模块 （46） 用于当藏头诗生成的字不符合要求时， 对生成时的随机度和跨度进 行调整， 使随机度和跨度为自适应。 8.根据权利要求5所述的基于机器学习实现自然语言处理的文字生成系统， 其特征在 于： 所述输出生成模块 （47） 用于对 满足要求的律诗进行生成， 并保证随机性。权　利　要　求　书 2/2 页 3 CN 113935291 A 3