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申请/专利权人：北京中科闻歌科技股份有限公司

摘要：本公开提供了一种评论生成模型训练方法和装置，涉及人工智能技术领域，具体涉及自然语言处理、深度学习、大模型等技术领域。具体实现方案为：获取文本样本集，文本样本集包括：第一文本样本，第一文本样本包括：展示文本以及与展示文本相关的情感立场文本；获取预先构建的评论生成网络，评论生成网络包括：编码器和解码器，编码器分别对展示文本和情感立场文本进行建模，得到评论全局特征向量；解码器用于对评论全局特征向量进行解码，得到评论结果信息；将从文本样本集中选取的第一文本样本输入评论生成网络，得到评论生成网络输出的评论结果信息；基于评论结果信息，得到训练完成的评论生成模型。

主权项：1.一种评论生成模型训练方法，所述方法包括：获取文本样本集，所述文本样本集包括：至少一个第一文本样本和至少一个第二文本样本，所述第一文本样本包括：展示文本以及与所述展示文本相关的情感立场文本，所述情感立场文本是即包括情感极性又包括立场信息的新闻数据；所述第二文本样本包括：展示文本以及与所述展示文本相关的情感立场文本、历史评论文本；所述历史评论文本是在指定网页或应用中对所述第二文本样本中的展示文本进行评论文本进行评论之后的文本；获取预先构建的评论生成网络，所述评论生成网络包括：编码器和解码器，所述编码器的分词器具有两个特殊标识符，该两个特殊标识符作为所述情感极性、所述立场信息的起始符且该两个特殊标识符的控制信息的隐特征通过模型训练单独学习，以提示所述模型该两个特殊标识符对应的下一个位置为所述情感极性或所述立场信息，所述编码器分别对所述展示文本、该两个特殊标识符和所述情感立场文本进行建模，得到并拼接所述展示文本的特征向量、该两个特殊标识符的离散提示词特征向量和所述情感立场的特征向量，得到评论全局特征向量，所述编码器还用于对所述历史评论文本进行建模，得到评论特征，并在所述评论全局特征向量中拼接所述评论特征，得到回复全局特征向量；所述解码器用于对所述评论全局特征向量进行解码，得到评论结果信息；所述解码器用于对所述回复全局特征向量进行解码，得到回复结果信息；将从所述文本样本集中选取的第一文本样本输入评论生成网络，得到所述评论生成网络输出的评论结果信息；将从所述文本样本集中选取的第二文本样本输入评论生成网络，得到所述评论生成网络输出的回复结果信息；基于所述评论结果信息，计算所述评论生成网络的评论损失值；基于所述回复结果信息，计算所述评论生成网络的回复损失值；基于所述评论损失值和所述回复损失值，对所述评论生成网络进行训练，得到训练完成的评论生成模型。

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