本申請涉及內(nèi)容生成領(lǐng)域，且更為具體地，涉及一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)及方法。

背景技術(shù)：

1、隨著互聯(lián)網(wǎng)的迅速發(fā)展和廣泛應(yīng)用，我們面臨著信息過載的嚴(yán)峻挑戰(zhàn)。用戶在海量信息中常常感到困惑，因為他們很難找到真正符合自己需求的內(nèi)容。以搜索引擎為例，僅在中文谷歌上就能找到超過1000萬條結(jié)果。

2、現(xiàn)代智能推薦技術(shù)主要依賴于用戶的瀏覽偏好，但這往往導(dǎo)致推薦的廣度不足或文檔數(shù)量過多，從而影響了新聞推薦內(nèi)容生成的質(zhì)量和用戶的整體體驗。

3、因此，期望一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)及方法。

技術(shù)實現(xiàn)思路

1、為了解決上述技術(shù)問題，提出了本申請。本申請的實施例提供了一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)及方法，其首先獲取用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和歷史瀏覽新聞文稿，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對二者進行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過生成器，以生成用戶個性化新聞文稿推薦，進而更精確地理解用戶的需求和興趣，從而有效減少信息過載的問題，提升用戶體驗和信息獲取效率。

2、根據(jù)本申請的一個方面，提供了一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其包括：

3、新聞用戶數(shù)據(jù)內(nèi)容獲取模塊，用于獲取用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和歷史瀏覽新聞文稿；

4、新聞用戶數(shù)據(jù)內(nèi)容提取模塊，用于從所述用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和所述歷史瀏覽新聞文稿中提取用戶輸入新聞關(guān)鍵詞文本關(guān)聯(lián)語義特征向量和優(yōu)化歷史瀏覽新聞文稿語義理解特征向量；

5、新聞文稿個性化推薦生成模塊，用于基于所述用戶輸入新聞關(guān)鍵詞文本關(guān)聯(lián)語義特征向量和所述優(yōu)化歷史瀏覽新聞文稿語義理解特征向量，生成用戶個性化新聞文稿推薦。

6、根據(jù)本申請的另一方面，提供了一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成方法，其包括：

7、獲取用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和歷史瀏覽新聞文稿；

8、從所述用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和所述歷史瀏覽新聞文稿中提取用戶輸入新聞關(guān)鍵詞文本關(guān)聯(lián)語義特征向量和優(yōu)化歷史瀏覽新聞文稿語義理解特征向量；

9、基于所述用戶輸入新聞關(guān)鍵詞文本關(guān)聯(lián)語義特征向量和所述優(yōu)化歷史瀏覽新聞文稿語義理解特征向量，生成用戶個性化新聞文稿推薦。

10、與現(xiàn)有技術(shù)相比，本申請?zhí)峁┑囊环N基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)及方法，其首先獲取用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和歷史瀏覽新聞文稿，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對二者進行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過生成器，以生成用戶個性化新聞文稿推薦，進而更精確地理解用戶的需求和興趣，從而有效減少信息過載的問題，提升用戶體驗和信息獲取效率。

技術(shù)特征：

1.一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，包括：

2.根據(jù)權(quán)利要求1所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，所述新聞用戶數(shù)據(jù)內(nèi)容提取模塊，包括：

3.根據(jù)權(quán)利要求2所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，所述關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)特征提取單元，包括：

4.根據(jù)權(quán)利要求3所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，所述文本數(shù)據(jù)關(guān)鍵詞語義處理子單元，包括：

5.根據(jù)權(quán)利要求4所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，所述歷史瀏覽新聞文稿特征提取單元，包括：

6.根據(jù)權(quán)利要求5所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，所述歷史瀏覽新聞文稿語義編碼子單元，包括：

7.根據(jù)權(quán)利要求6所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，基于用戶輸入新聞關(guān)鍵詞文本關(guān)聯(lián)語義特征向量，對歷史瀏覽新聞文稿語義理解特征向量進行向后機器學(xué)習(xí)的視點度量感知以得到優(yōu)化歷史瀏覽新聞文稿語義理解特征向量，包括：

8.根據(jù)權(quán)利要求7所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)，其特征在于，所述新聞文稿個性化推薦生成模塊，包括：

9.一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成方法，其特征在于，包括：

10.根據(jù)權(quán)利要求9所述的基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成方法，其特征在于，從所述用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和所述歷史瀏覽新聞文稿中提取用戶輸入新聞關(guān)鍵詞文本關(guān)聯(lián)語義特征向量和優(yōu)化歷史瀏覽新聞文稿語義理解特征向量，包括：

技術(shù)總結(jié)
本申請涉及內(nèi)容生成領(lǐng)域，其具體地公開了一種基于用戶數(shù)據(jù)的內(nèi)容自動生成系統(tǒng)及方法，其首先獲取用戶輸入的關(guān)鍵詞文本數(shù)據(jù)和歷史瀏覽新聞文稿，然后利用深度學(xué)習(xí)技術(shù)，對二者進行特征提取和關(guān)聯(lián)分析，最后通過生成器，以生成用戶個性化新聞文稿推薦，進而更精確地理解用戶的需求和興趣，從而有效減少信息過載的問題，提升用戶體驗和信息獲取效率。

技術(shù)研發(fā)人員：金克勤,童曉華
受保護的技術(shù)使用者：杭州翼闊文化創(chuàng)意有限公司
技術(shù)研發(fā)日：
技術(shù)公布日：2025/1/2