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申请/专利权人:南京大学
摘要:本发明公开了一种面向众测任务发布的图文生成方法,获取足够多的真实众测场景任务发布中的相关数据,针对不同任务,对数据进行整理和清洗;根据预处理后的结构化任务相关词,使用基于规则和模板的方法生成优质的完整任务文本描述;根据相关的任务方提供的任务描述和相关背景图生成与任务相关的词云图。使用统计得到的相关风格数据集,使用MUNIT网络模型进行无监督训练风格迁移模型。本发明通过生成相对应的任务发布文本和相关任务图片,在减轻了众测平台管理方的压力同时,能够增加众测平台使用人员的交互并且使相关任务重点内容更突出,提高了浏览和查看任务的效率。
主权项:1.一种面向众测任务发布的图文生成方法,其特征在于,包括如下步骤:步骤1,数据采集:获取众测场景任务发布中的相关数据,包括结构化的任务关键字段、任务发布的详细描述、任务发布方提供的相关内容图或是logo图片;分别用于结构化的任务发布文本生成以及任务发布图片生成,任务发布图片生成包括词云图和相关任务风格迁移图;步骤2,数据预处理,针对不同任务,对数据进行整理和清洗;步骤3,生成任务文本描述:根据预处理后的结构化任务关键字段,使用基于规则和模板的方法生成优质的完整的任务文本描述:步骤3a,统计结构化任务关键字段,包括任务名称、描述信息、任务类型、任务报酬、截止时间、所需人数;步骤3b,使用专家干预的方式设定相关规则和模板,模板的主要内容包括相关情感词、部分幽默词、连接词序列;根据不同任务确定模板的侧重点;步骤3c,基于输入的结构化任务关键字段使用相关专家规则和模板策略生成若干条文本信息;本环节的重点在于根据不同的任务选择合适的模板,确保在内容介绍恰当的同时能够增加整个文本描述的流畅度;通过对相关任务关键词的提取,确定整个任务描述的总体风格,是否有侧重点,完善整个任务发布的文本输出;步骤4,生成词云图:根据相关的任务方提供的任务描述和相关内容图或是logo图片生成与任务相关的词云图;在生成词云图的基础上增加动态修改方法,可视化调整色彩分布,调整相关词的次数和重要程度,合并重复的相关词,使整个可视化词云图更加简洁与合理:步骤4a,对相关的任务方提供的任务描述进行相关中文分词,设置停用词,并进行词频统计;步骤4b,对任务方提供的相关任务图片或是logo图片进行处理,选择合适的区域作为词云的填充背景模板;步骤4c,使用词云可视化方法,设置相关字体、颜色、显示词数,使用步骤4b中得到的处理图片作为词云背景,使用步骤4a中的相关任务描述分词结果作为词云内容;步骤4d,动态调整词云图的生成效果,可视化调整色彩分布,调整相关词的次数和重要程度,合并重复的相关词,使整个可视化词云图更加简洁与合理;步骤5,生成相关风格图像,使用统计得到的相关风格数据集,使用生成式对抗网络中MUNIT网络模型进行无监督训练风格迁移模型。
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百度查询: 南京大学 一种面向众测任务发布的图文生成方法
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