一种基于深度学习的自然语言生成方法

摘要

本发明公开了一种基于深度学习的自然语言生成方法，包括使用已有的新闻和评论对评论生成装置进行训练，训练阶段包括以下步骤：S1，将已有的新闻和评论中的词进行向量化处理，获取新闻中各词对应的词向量和评论中各词对应的词向量；S2，获取新闻中各词的隐藏状态向量；S3，获取评论中各词的隐藏状态向量；S4，对于评论中的各词均进行处理，得到各词的新的隐藏状态向量；S5，根据步骤S4得到的评论中各词的新的隐藏状态向量预测各词对应的下一个词：根据当前词的隐藏状态向量得到词表内选中各个词的概率，取概率最大的词作为生成的评论中的当前词的下一个词。本发明可针对给定的新闻生成对应的新闻评论，且评论中取词的准确性较高。