文本处理装置、方法、设备和计算机可读存储介质与流程

技术特征：
1.一种文本处理装置，用于通过文本处理来提取摘要，所述装置包括：用户数据获取模块，用于获取多个用户的用户数据；以及训练模块，用于利用所述多个用户的用户数据对第一模型进行训练以获得针对不同类别的目标模型，其中，所述第一模型用于基于第一待提取摘要文本和用户行为信息，生成目标摘要文本。2.根据权利要求1所述的文本处理装置，其中，所述用户数据获取模块根据第一预定规则将所述多个用户的用户数据分类为多个数据类别，所述训练模块利用所述多个用户的用户数据对所述第一模型进行训练以获得针对所述多个数据类别的目标模型，其中，所述第一预定规则与用户行为有关。3.根据权利要求2所述的文本处理装置，其中，所述第一预定规则是聚类规则或回归规则。4.根据权利要求1所述的文本处理装置，其中，所述训练模块利用所述多个用户的用户数据对所述第一模型进行训练以获得针对所述多个用户中的每一个用户的目标模型。5.根据权利要求4所述的文本处理装置，其中，所述多个用户的用户数据表示预定时段的用户数据。6.根据权利要求1-5任一项所述的文本处理装置，其中，所述装置还包括筛选模块，用于根据用户反馈对获取的所述多个用户的用户数据进行筛选，以使得所述训练模块利用筛选后的多个用户的用户数据对所述第一模型进行训练来获得针对不同类别的目标模型，其中所述用户反馈包括直接反馈和间接反馈。7.根据权利要求6所述的文本处理装置，其中，所述筛选模块将与所述用户反馈有关的特征和所述多个用户的用户数据的特征进行加权打分，以获得具有不同得分的、筛选后的多个用户的用户数据。8.根据权利要求7所述的文本处理装置，其中，所述筛选模块对所有用户使用相同的权重，以将与所述用户反馈有关的特征和所述多个用户的用户数据的特征进行加权打分，来获得筛选后的多个用户的用户数据。9.根据权利要求7所述的文本处理装置，其中，所述筛选模块对不同用户使用不同的权重，以将与所述用户反馈有关的特征和所述多个用户的用户数据的特征进行加权打分，来获得筛选后的多个用户的用户数据。10.根据权利要求1-9任一项所述的文本处理装置，其中，所述文本处理装置还包括：第一待提取摘要文本获取模块，用于获取所述第一待提取摘要文本；用户行为信息获取模块，用于获取用户行为信息；以及处理模块，用于利用第一模型处理所述第一待提取摘要文本，以得到中间文本，并基于获取的用户行为信息处理所述中间文本以生成目标摘要文本。11.根据权利要求10所述的文本处理装置，其中，在所述用户行为信息获取模块获取的用户行为信息为删除所述中间文本中的第一特
定内容的情况下，所述处理模块直接删除所述中间文本中的第一特定内容以生成目标摘要文本；以及在所述用户行为信息获取模块获取的用户行为信息为修改所述中间文本中的第一特定内容的情况下，所述处理模块向所述用户提供替换所述第一特定内容的候选推荐内容以供用户选择，并使用所述用户选择的候选推荐内容替换所述第一特定内容以生成目标摘要文本。12.根据权利要求10所述的文本处理装置，其中，在所述用户行为信息获取模块获取的用户行为信息为将所述第一待提取摘要文本中的第二特定内容添加到所述中间文本中的情况下，所述处理模块直接将所述第一待提取摘要文本中的第二特定内容添加到所述中间文本中以生成目标摘要文本；或所述处理模块将所述第二特定内容作为关键内容，以使所述处理模块利用所述第一模型处理所述第一待提取摘要文本和所述关键内容两者，以生成目标摘要文本；或所述处理模块根据所述第二特定内容与所述中间文本的相似度或信息量、以及所述中间文本的长度中的一个或两个，自适应地将所述第一待提取摘要文本中的第二特定内容添加到所述中间文本中以生成目标摘要文本。13.根据权利要求10所述的文本处理装置，其中，在所述用户行为信息获取模块获取的用户行为信息为获得与所述中间文本相关联但不同的第一附加信息以添加到所述中间文本中来生成目标摘要文本的情况下，所述处理模块基于所述第一待提取摘要文本向用户提供一个第二待提取摘要文本，在所述用户选择了期望的第二待提取摘要文本的情况下，所述处理模块根据第三预定规则，利用第一模型处理所述第一待提取摘要文本和所述第二待提取摘要文本，以生成中间文本和所述第一附加信息作为所述目标摘要文本。14.根据权利要求10所述的文本处理装置，其中，在所述用户行为信息获取模块获取的用户行为信息为获取与所述中间文本中的第三特定内容相关的信息的情况下，所述处理模块向所述用户提供与所述第三特定内容相关的信息，以供用户选择与所述第三特定内容相关的信息或补全所述第三特定内容以生成目标摘要文本。15.根据权利要求10所述的文本处理装置，其中，在所述用户行为信息获取模块获取的用户行为信息为修改所述中间文本中包含的第一特定语句顺序的情况下，所述处理模块根据所述用户行为信息调整所述第一特定语句以及与所述第一特定语句相关的语句的顺序以生成目标摘要文本。16.根据权利要求1所述的文本处理装置，其中，所述文本处理装置还包括用户历史信息获取模块，用于获取用户的历史信息，其中，所述处理模块还基于所述用户的历史信息，利用第一模型处理所述第一待提取摘要文本，以生成所述目标摘要文本。17.根据权利要求1所述的文本处理装置，其中，所述文本处理装置还包括用户偏好设置模块，用于在用户使用该文本处理装置时选择的偏好选项、或者在用户注册该文本处理装置时选择的偏好选项，形成用户专属信息表格，
其中，所述处理模块还基于所述用户专属信息表格，利用第一模型处理所述第一待提取摘要文本，以生成目标摘要文本。18.一种文本处理方法，包括：获取多个用户的用户数据；以及利用所述多个用户的用户数据对第一模型进行训练以获得不同类别的目标模型，其中，所述第一模型用于基于第一待提取摘要文本和用户行为信息，生成目标摘要文本。19.一种文本处理设备，所述设备包括：处理器；以及存储器，其中存储计算机可读程序指令，其中，在所述计算机可读程序指令被所述处理器运行时执行文本处理方法，所述方法包括：获取多个用户的用户数据；以及利用所述多个用户的用户数据对第一模型进行训练以获得不同类别的目标模型，其中，所述第一模型用于基于第一待提取摘要文本和用户行为信息，生成目标摘要文本。20.一种用于存储计算机可读指令的计算机可读存储介质，所述程序使得计算机执行文本处理方法，所述方法包括：获取多个用户的用户数据；以及利用所述多个用户的用户数据对第一模型进行训练以获得不同类别的目标模型，其中，所述第一模型用于基于第一待提取摘要文本和用户行为信息，生成目标摘要文本。

技术总结
本公开涉及一种文本处理装置、方法、设备和计算机可读存储介质。该文本处理装置包括：用户数据获取模块，用于获取多个用户的用户数据；以及训练模块，用于利用所述多个用户的用户数据对第一模型进行训练以获得针对不同类别的目标模型，其中，所述第一模型用于基于第一待提取摘要文本和用户行为信息，生成目标摘要文本。要文本。要文本。


技术研发人员：张斯曼 郭垿宏 中村一成 李安新 陈岚 藤本拓 吉村健
受保护的技术使用者：株式会社NTT都科摩
技术研发日：2021.06.01
技术公布日：2022/12/5