一种基于主题感知的跨模态序列到序列生成方法

摘要

本发明公开了一种基于主题感知的跨模态序列到序列生成方法，包括：1、数据记录编码：利用双向长短期记忆网络学习数据表中的每个记录的上下文语义表示；2、根据数据表标题与数据表对应的文本学习各主题对应的词分布并通过对词的向量表示加权求和，得到主题的向量表示；3、基于步骤1中编码层得到的数据记录的隐藏向量表示序列以及步骤2中得到的主题表示，使用基于注意力机制的LSTM结构作为解码器生成分析性文本；4、模型训练，构建损失函数对步骤1‑3中的模型参数进行优化；5、文本生成：在推理过程中对于给定的数据表，利用集束搜索来近似地得到最佳的文本生成结果。该方法能增强数据表和生成文本的主题一致性，提升生成文本的质量。