本申請實施例涉及人工智能，尤其是涉及一種文字處理方法、裝置、設備及可讀存儲介質。

背景技術：

1、現(xiàn)有文生圖或文生視頻的流程為：用戶輸入需要生成的內容的文字描述模型根據(jù)用戶輸入的內容生成對應的圖片或視頻。在一些場景中，需要基于整本書籍、整篇文章或大段落文本生成圖片或視頻，但現(xiàn)有模型在基于大段落文本生成的圖片或視頻時，生成的圖片或視頻與用戶想要生成的圖片或視頻之間有一定的偏差。

技術實現(xiàn)思路

1、本申請實施例提供一種文字處理方法、設備及可讀存儲介質，以解決現(xiàn)有模型在基于大段落文本生成的圖片或視頻時，如何減少生成的圖片或視頻與用戶想要生成的圖片或視頻之間的偏差的問題。

2、第一方面，本申請的實施例提供了一種文字處理方法，包括：

3、利用深度學習算法對原始文字內容進行拆分處理，得到至少兩個拆分對象，所述拆分對象包括詞語和/或詞句；

4、根據(jù)所述拆分對象的詞性和/或描述場景，獲取所述原始文字內容的提煉內容并顯示所述提煉內容，所述提煉內容中包括至少一個預選拆分對象，所述預選拆分對象包括所述至少兩個拆分對象中對應預設詞性的詞語和/或對應預設描述場景的詞句；

5、根據(jù)用戶對所述提煉內容中的預選拆分對象的第一操作，得到目標文字內容，所述目標文字內容為用于生成圖片或視頻的文字內容，所述第一操作為編輯所述預選拆分對象的操作。

6、可選地，顯示所述提煉內容，包括：

7、根據(jù)所述拆分對象在所述原始文字內容中的位置信息，確定提煉內容中的各個預選拆分對象之間的位置關系；

8、根據(jù)所述位置關系，顯示所述提煉內容中的預選拆分對象。

9、可選地，本申請實施例的方法，還包括：

10、在顯示所述提煉內容的目標界面中，顯示至少一個候選拆分對象，所述候選拆分對象為至少兩個拆分對象中除所述預選拆分對象之外的拆分對象；

11、所述第一操作包括：將從所述候選拆分對象中選擇的目標候選拆分對象添加至所述提煉內容中的操作。

12、可選地，本申請實施例的方法，還包括：

13、根據(jù)所述目標候選拆分對象在所述原始文字內容中的位置信息或者根據(jù)用戶對所述目標候選拆分對象的第二操作，確定所述目標候選拆分對象在所述提煉內容中的目標位置，所述第二操作為將所述目標候選拆分對象移動至所述提煉內容中目標位置的操作；

14、將所述目標候選拆分對象排列在所述提煉內容中的目標位置。

15、可選地，根據(jù)用戶對顯示的預選拆分對象的第一操作，得到目標文字內容，包括：

16、根據(jù)用戶對顯示的至少一個預選拆分對象的第一操作，得到更新后的提煉內容；

17、接收用戶對更新后的提煉內容中目標預選拆分對象的第一輸入；

18、響應于所述第一輸入，顯示所述目標預選拆分對象對應的至少兩個預設關聯(lián)描述信息，所述預設關聯(lián)描述信息用于描述所述目標預選拆分對象的預設屬性，且不同的預設關聯(lián)描述信息對應不同的預設屬性；

19、根據(jù)用戶選擇的預設關聯(lián)描述信息和所述更新后的提煉內容，得到所述目標文字內容。

20、第二方面，提供了一種文字處理裝置，包括：

21、第一獲取模塊，用于利用深度學習算法對原始文字內容進行拆分處理，得到至少兩個拆分對象，所述拆分對象包括詞語和/或詞句；

22、處理模塊，用于根據(jù)所述拆分對象的詞性和/或描述場景，獲取所述原始文字內容的提煉內容并顯示所述提煉內容，所述提煉內容中包括至少一個預選拆分對象，所述預選拆分對象包括所述至少兩個拆分對象中對應預設詞性的詞語和/或對應預設描述場景的詞句；

23、第二獲取模塊，用于根據(jù)用戶對所述提煉內容中的預選拆分對象的第一操作，得到目標文字內容，所述目標文字內容為用于生成圖片或視頻的文字內容，所述第一操作為編輯所述預選拆分對象的操作。

24、可選地，所述處理模塊包括：

25、確定子模塊，用于根據(jù)所述拆分對象在所述原始文字內容中的位置信息，確定提煉內容中的各個預選拆分對象之間的位置關系；

26、顯示子模塊，用于根據(jù)所述位置關系，顯示所述提煉內容中的預選拆分對象。

27、第三方面，本申請實施例還提供了一種電子設備，包括：處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的文字處理方法的步驟。

28、第四方面，本申請實施例還提供了一種計算機可讀存儲介質，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的文字處理方法的步驟。

29、第五方面，本申請實施例還提供了一種計算機程序產品，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如上所述的文字處理方法的步驟。

30、本申請的實施例，根據(jù)用戶對所述提煉內容中的預選拆分對象的編輯操作，得到用于生成圖片或視頻的目標文字內容?？梢姡鲜龇桨钢谢谠嘉淖謨热莸牟鸱謱ο髮υ嘉淖謨热葸M行提煉，然后再結合用戶對提煉內容的編輯得到目標文字內容，從而能夠有效減少基于該目標文字內容生成的圖片或視頻與用戶想要生成的圖片或視頻之間的偏差。

技術特征：

1.一種文字處理方法，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，顯示所述提煉內容，包括：

3.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，還包括：

4.根據(jù)權利要求3所述的方法，其特征在于，還包括：

5.根據(jù)權利要求1所述的方法，其特征在于，所述根據(jù)用戶對所述提煉內容的第一操作，得到目標文字內容，包括：

6.一種文字處理裝置，其特征在于，包括：

7.根據(jù)權利要求6所述的裝置，其特征在于，所述處理模塊包括：

8.一種電子設備，其特征在于，包括：處理器、存儲器及存儲在所述存儲器上并可在所述處理器上運行的計算機程序，所述計算機程序被所述處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至5中任一項所述的文字處理方法的步驟。

9.一種計算機可讀存儲介質，其特征在于，所述計算機可讀存儲介質上存儲有計算機程序，所述計算機程序被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至5中任一項所述的文字處理方法的步驟。

10.一種計算機程序產品，其特征在于，包括計算機指令，所述計算機指令被處理器執(zhí)行時實現(xiàn)如權利要求1至5中任一項所述的文字處理方法的步驟。

技術總結
本申請?zhí)峁┮环N文字處理方法、裝置、設備及可讀存儲介質。本申請的方法包括：利用深度學習算法對原始文字內容進行拆分處理，得到拆分對象，所述拆分對象包括詞語和/或詞句；根據(jù)所述拆分對象的詞性和/或描述場景，獲取所述原始文字內容的提煉內容并顯示所述提煉內容；根據(jù)用戶對所述提煉內容的第一操作，得到目標文字內容，所述目標文字內容為用于生成圖片或視頻的文字內容，所述第一操作為編輯所述提煉內容的操作。

技術研發(fā)人員：佘志強,姬廣如,楊宗星,苗向彬,劉濤
受保護的技術使用者：咪咕數(shù)字傳媒有限公司
技術研發(fā)日：
技術公布日：2024/12/26