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公开（公告）号CN119088948B | 申请号CN202411207764.8 | 专利类型发明授权 |
状态有效 | 国家或地区CN | 申请人重庆科技大学 |
分类号G06F16/335(2019.01), G06F16/338(2019.01), G06F40/30(2020.01), G06N3/0464(2023.01), G06N3/084(2023.01) | 申请日2024-08-30 | 公开日2026-10-23 |
发布日期2026-10-23 | 文档 ID84601481489400002 | 源数据页码2063 |
专利语言zh | ||
本发明提供一种基于变分自编码器和扩散模型的文本生成方法，包括步骤：S1：使用BERT编码器将离散文字转换为连续的嵌入向量；S2：抽取原文关键词并构建词汇图；S3：利用变分自编码器中的编码器将连续的嵌入向量转化为潜在的空间表示，形成潜在向量；S4：通过在扩散模型的前向进程中逐步迭代添加高斯噪声达到纯噪声状态；S5：通过在扩散模型的反向进程中逐步去噪并重构潜在向量，使其更加有效地模糊敏感信息；S6：利用变分自编码器中的解码器将重构后的潜在向量映射为文本向量；S7：利用文本生成器将文本向量还原成文本数据。其效果是：能够高效地去除敏感信息，同时保留重要的关键信息，适用于生成安全和高质量的文本内容。
附图 1