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龙图腾网获悉中国科学院自动化研究所申请的专利基于强化学习的口语书面语转换方法、装置、设备和介质获国家发明授权专利权，本发明授权专利权由国家知识产权局授予，授权公告号为：CN116245080B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2026-05-08发布的发明授权授权公告中获悉：该发明授权的专利申请号/专利号为：202211600613.X，技术领域涉及：G06F40/151；该发明授权基于强化学习的口语书面语转换方法、装置、设备和介质是由赵云龙;徐爽;徐波设计研发完成，并于2022-12-12向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于强化学习的口语书面语转换方法、装置、设备和介质在说明书摘要公布了：本发明提供一种基于强化学习的口语书面语转换方法、装置、设备和介质，其中方法包括：获取口语文本；将所述口语文本输入到转换模型中，得到所述转换模型输出的书面文本；所述转换模型是以样本口语文本中各分词的编辑操作为动作，以所述编辑操作执行所得的样本书面文本与所述样本口语文本之间的语义一致程度和或所述样本书面文本的书面化程度为奖励，强化学习得到的。本发明提供的方法、装置、设备和介质，强化学习的过程脱离了标注数据不足的限制，并且语义一致程度和书面化程度给出了高层次、可解释的奖励，应用由此得到的转换模型进行文本转换，保证了口语文本到书面文本转换的可靠性和可解释性。

本发明授权基于强化学习的口语书面语转换方法、装置、设备和介质在权利要求书中公布了：1.一种基于强化学习的口语书面语转换方法，其特征在于，包括： 获取口语文本； 将所述口语文本输入到转换模型中，得到所述转换模型输出的书面文本； 所述转换模型是以样本口语文本中各分词的编辑操作为动作，以样本书面文本与所述样本口语文本之间的语义一致程度和或样本书面文本的书面化程度为奖励，强化学习得到的；所述样本书面文本是基于所述编辑操作对所述样本口语文本进行编辑得到的； 所述转换模型的获取步骤包括： 将所述样本口语文本中上一分词的编辑操作，以及所述样本口语文本中当前分词的语义特征，输入到策略模型中，得到所述策略模型输出的所述当前分词的编辑操作，并将所述当前分词的下一分词作为所述当前分词返回获取编辑操作，直至得到所述样本口语文本中每一分词的编辑操作； 基于所述样本口语文本中每一分词的编辑操作，确定所述样本书面文本； 基于所述样本口语文本中每一分词的编辑操作，以及所述样本口语文本的编辑标签，确定第一奖励； 基于所述第一奖励，以及所述样本书面文本与所述样本口语文本之间的语义一致程度和或所述样本书面文本的书面化程度，确定所述奖励； 基于所述奖励，对所述策略模型进行强化学习，得到所述转换模型； 所述样本口语文本中各分词的语义特征的获取步骤包括： 将所述样本口语文本输入到语言模型中，得到所述语言模型输出的所述样本口语文本中各分词的语义特征； 所述语言模型是基于对预设口语文本中各分词的编辑标签进行监督分类学习训练微调得到；或者，所述语言模型是无监督预训练语言模型。

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