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申请/专利权人：广州视源电子科技股份有限公司

摘要：本发明实施例公开了一种基于编解码的评语生成方法、装置、终端设备和存储介质。接收初始点评项对应的文字语料；对所述文字语料中的语句进行分类，确定至少一种点评类别及其对应的语句；将每种点评类别对应的语句按设定格式分别输入文本生成模型进行文本预测，输出每种点评类别对应的点评句子，所述文本生成模型预先基于编解码训练得到；将所述点评句子按所述点评类别的排序进行组合，生成所述初始点评项对应的评语。通过对初始点评项的分类，将每种分类分别输入预先基于编码器和解码器训练得到的文本生成模型，再按类别排序组合得到评语，能够丰富评语维度，根据初始点评项的框架生成针对性的评语，并对评语表达的逻辑进行有效梳理。

主权项：1.基于编解码的评语生成方法，其特征在于，包括：接收初始点评项对应的文字语料；对所述文字语料中的语句进行分类，确定至少一种点评类别及其对应的语句；将每种点评类别对应的语句按设定格式分别输入文本生成模型进行文本预测，输出每种点评类别对应的点评句子，所述文本生成模型预先基于编解码训练得到；将所述点评句子按所述点评类别的排序进行整合，生成所述初始点评项对应的评语；其中，所述文本生成模型通过以下步骤训练得到：生成初始文本生成模型，所述初始文本生成模型包括编码器和解码器；根据训练点评项以及所述训练点评项对应的目标训练评语的词掩码结果确定训练样本，基于多个训练样本生成训练集，同一个所述训练样本中的所述训练点评项中的语句属于相同的点评类别；将所述训练集输入所述初始文本生成模型进行模型训练；当训练得到的中间模型的模型损失不再下降时，将该中间模型作为文本生成模型，所述模型损失通过所述中间模型对应的目标训练评语和生成的评语计算得到；其中，所述根据训练点评项以及所述训练点评项对应的目标训练评语的词掩码结果确定训练样本，包括：计算所述训练点评项以及所述训练点评项对应的目标训练评语的词掩码的字向量、句子位置编码、字位置编码和点评项位置编码；叠加对应的字向量、句子位置编码、字位置编码和点评项位置编码，得到所述训练点评项的样本内容，以及所述训练点评项对应的目标训练评语的词掩码的样本内容；将所述样本内容按所述设定格式组织得到训练样本。

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