一种虚拟形象的生成方法、装置、存储介质及设备与流程

1.本技术涉及计算机技术领域，尤其涉及一种虚拟形象的生成方法、装置、存储介质及设备。


背景技术：

2.随着互联网产业的高速发展，人工智能使得“虚拟世界”的应用越来越多，从动漫到直播、到低龄儿童的教育等，都涉及到“虚拟形象”的应用。
3.目前在低龄儿童教育领域，由于受限于低龄儿童的知识储备和对外界事物的认知储备不足，导致在教学的具体过程中遇到具体人物或实物(例如故宫、长城)，低龄儿童无法想象或描绘出这些特定人物或实物的形象，不利于低龄儿童进行认知学习。对此，为了更形象的向低龄儿童表达对特定人物或实物的认知，老师通常会自己从现有的影视作品或漫画作品中选择特定人物和实物的形象，用于展示给小朋友观看，以辅助小朋友建立自己对特定人物和实物的形象，以便小朋友更好的学习。但这对于老师来说，查找的工作量较为庞大，且课程中涉及的人物和实物较多，也不利于老师全部一一寻找相应的资料，来为学生进行展示，通常只能完成其中部分主要的人物或实物资料的查找和展示，无法全部进行查找和展示，这种情况很大制约了老师的教学和学生的学习，导致学生的学习效果较差。


技术实现要素：

4.本技术实施例的主要目的在于提供一种虚拟形象的生成方法、装置、存储介质及设备，能够基于教学内容，生成特定的虚拟形象，并展示给学生观看，以提高学生对教学内容中特定人物或实物的认知，从而提高学生的学习体验，并减轻教师的工作量。
5.本技术实施例提供了一种虚拟形象的生成方法，包括：
6.获取目标数据；所述目标数据包括教学内容中的目标文本、目标图像或目标视频；
7.提取所述目标数据中的目标主题词，并获取所述目标主题词对应的特征表述内容；
8.根据所述目标主题词及其对应的特征表述内容，生成所述目标主题词对应的虚拟形象；
9.将所述虚拟形象向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验。
10.一种可能的实现方式中，所述提取所述目标数据中的目标主题词，并获取所述目标主题词对应的特征表述内容，包括：
11.提取所述目标数据中的目标主题词，并从所述目标数据中获取关于所述目标主题词的描述内容，作为所述目标主题词对应的特征表述内容；
12.和/或，提取所述目标数据中的目标主题词，并从预先构建的数据库中匹配出与所述目标主题词相关的描述内容，作为所述目标主题词对应的特征表述内容。
13.一种可能的实现方式中，所述根据所述目标主题词及其对应的特征表述内容，生成所述目标主题词对应的虚拟形象，包括：
14.将所述目标主题词及其对应的特征表述内容输入至预先构建的虚拟形象生成模型，以生成所述目标主题词对应的虚拟形象。
15.一种可能的实现方式中，所述构建所述虚拟形象生成模型，包括：
16.获取训练数据，并提取所述训练数据中的训练主题词；
17.获取所述训练主题词对应的特征表述内容；
18.根据所述训练主题词和对应的特征表述内容以及所述训练主题词对应的虚拟形象生成标签对初始虚拟形象生成模型进行训练，生成所述虚拟形象生成模型。
19.一种可能的实现方式中，所述方法还包括：
20.获取验证数据，并提取所述验证数据中的验证主题词；
21.获取所述验证主题词对应的特征表述内容；并将所述验证主题词及其对应的特征表述内容输入所述虚拟形象生成模型，获得所述验证主题词的虚拟形象生成结果；
22.当所述验证主题词的虚拟形象生成结果与所述验证主题词对应的虚拟形象标记结果的相似度不满足预设阈值时，将所述验证主题词重新作为所述训练主题词，对所述虚拟形象生成模型进行更新。
23.一种可能的实现方式中，所述根据所述目标主题词及其对应的特征表述内容，生成所述目标主题词对应的虚拟形象，包括：
24.将所述目标主题词对应的特征表述内容，与预先构建的数据库中各个主题词相关的描述内容进行匹配，确定出满足预设条件的候选主题词对应的候选虚拟形象；
25.对所述候选虚拟形象进行归集共性处理，以根据处理结果生成所述目标主题词对应的虚拟形象。
26.一种可能的实现方式中，所述将所述虚拟形象向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验，包括：
27.在教学过程中，当教师讲解到所述目标主题词时，将所述虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验；
28.或者，在教学过程中，当教师讲解完所述目标数据时，将所述虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验；
29.或者，在教学过程中，当教师讲解完所述目标数据时，将所述虚拟形象及其在目标数据中预设场景，共同显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验。
30.本技术实施例还提供了一种虚拟形象的生成装置，包括：
31.第一获取单元，用于获取目标数据；所述目标数据包括教学内容中的目标文本、目标图像或目标视频；
32.第二获取单元，用于提取所述目标数据中的目标主题词，并获取所述目标主题词对应的特征表述内容；
33.生成单元，用于根据所述目标主题词及其对应的特征表述内容，生成所述目标主题词对应的虚拟形象；
34.展示单元，用于将所述虚拟形象向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验。
35.一种可能的实现方式中，所述第二获取单元具体用于：
36.提取所述目标数据中的目标主题词，并从所述目标数据中获取关于所述目标主题
词的描述内容，作为所述目标主题词对应的特征表述内容；
37.和/或，提取所述目标数据中的目标主题词，并从预先构建的数据库中匹配出与所述目标主题词相关的描述内容，作为所述目标主题词对应的特征表述内容。
38.一种可能的实现方式中，所述生成单元具体用于：
39.将所述目标主题词及其对应的特征表述内容输入至预先构建的虚拟形象生成模型，以生成所述目标主题词对应的虚拟形象。
40.一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
41.第三获取单元，用于获取训练数据，并提取所述训练数据中的训练主题词；
42.第四获取单元，用于获取所述训练主题词对应的特征表述内容；
43.训练单元，用于根据所述训练主题词和对应的特征表述内容以及所述训练主题词对应的虚拟形象生成标签对初始虚拟形象生成模型进行训练，生成所述虚拟形象生成模型。
44.一种可能的实现方式中，所述装置还包括：
45.第五获取单元，用于获取验证数据，并提取所述验证数据中的验证主题词；
46.第六获取单元，用于获取所述验证主题词对应的特征表述内容；并将所述验证主题词及其对应的特征表述内容输入所述虚拟形象生成模型，获得所述验证主题词的虚拟形象生成结果；
47.更新单元，用于当所述验证主题词的虚拟形象生成结果与所述验证主题词对应的虚拟形象标记结果的相似度不满足预设阈值时，将所述验证主题词重新作为所述训练主题词，对所述虚拟形象生成模型进行更新。
48.一种可能的实现方式中，所述生成单元包括：
49.匹配子单元，用于将所述目标主题词对应的特征表述内容，与预先构建的数据库中各个主题词相关的描述内容进行匹配，确定出满足预设条件的候选主题词对应的候选虚拟形象；
50.生成子单元，用于对所述候选虚拟形象进行归集共性处理，以根据处理结果生成所述目标主题词对应的虚拟形象。
51.一种可能的实现方式中，所述展示单元具体用于：
52.在教学过程中，当教师讲解到所述目标主题词时，将所述虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验；
53.或者，在教学过程中，当教师讲解完所述目标数据时，将所述虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验；
54.或者，在教学过程中，当教师讲解完所述目标数据时，将所述虚拟形象及其在目标数据中预设场景，共同显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验。
55.本技术实施例还提供了一种虚拟形象的生成设备，包括：处理器、存储器、系统总线；
56.所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；
57.所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述虚拟形象的生成方法中的任意一种实现方
式。
58.本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述虚拟形象的生成方法中的任意一种实现方式。
59.本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述虚拟形象的生成方法中的任意一种实现方式。
60.本技术实施例提供的一种虚拟形象的生成方法、装置、存储介质及设备，首先获取目标数据；其中，目标数据包括教学内容中的目标文本、目标图像或目标视频；然后提取目标数据中的目标主题词，并获取目标主题词对应的特征表述内容；接着，根据目标主题词及其对应的特征表述内容，生成目标主题词对应的虚拟形象，进而可以将虚拟形象向学生进行展示，以提高学生的学习体验。可见，由于本技术实施例在教学过程中能够基于教学内容，生成特定的虚拟形象，并展示给学生观看，从而能够提高学生对教学内容中特定人物或实物的认知，进而提高了学生的学习体验，并减轻了教师的工作量。
附图说明
61.为了更清楚地说明本技术实施例或现有技术中的技术方案，下面将对实施例或现有技术描述中所需要使用的附图作简单地介绍，显而易见地，下面描述中的附图是本技术的一些实施例，对于本领域普通技术人员来讲，在不付出创造性劳动的前提下，还可以根据这些附图获得其他的附图。
62.图1为本技术实施例提供的一种虚拟形象的生成方法的流程示意图；
63.图2为本技术实施例提供的一种虚拟形象的生成装置的组成示意图。
具体实施方式
64.目前，在低龄儿童教育领域，由于受限于低龄儿童的知识储备和对外界事物的认知储备不足，导致在教学的具体过程中遇到具体人物或实物(例如故宫、长城)，低龄儿童无法想象或描绘出这些特定人物或实物的形象，不利于低龄儿童进行认知学习。例如，在老师向低龄儿童讲《小红帽》的故事时，小朋友通常会对故事中的人物小红帽、大灰狼等人物形象特别感兴趣，但受限于小朋友的知识储备和对外界实物的认知储备不足，很难在自己的脑海中勾勒出这些人物形象，不利于小朋友对这批故事的认知学习。
65.对此，现有的解决方式由老师自己从已有的影视作品或漫画作品中选择特定人物和实物的形象，用于展示给小朋友观看，以辅助小朋友建立自己对特定人物和实物的形象，以便小朋友更好的学习。但是这种解决方式对于老师来说，查找的工作量较为庞大，且课程中涉及的人物和实物较多，也不利于老师全部一一寻找相应的资料，来为学生进行展示，通常只能完成其中部分主要的人物或实物资料的查找和展示，无法全部进行查找和展示，这种情况很大制约了老师的教学和学生的学习，导致学生的学习效果较差。
66.为解决上述缺陷，本技术提供了一种虚拟形象的生成方法，首先获取目标数据；其中，目标数据包括教学内容中的目标文本、目标图像或目标视频；然后提取目标数据中的目标主题词，并获取目标主题词对应的特征表述内容；接着，根据目标主题词及其对应的特征表述内容，生成目标主题词对应的虚拟形象，进而可以将虚拟形象向学生进行展示，以提高
学生的学习体验。可见，由于本技术实施例在教学过程中能够基于教学内容，生成特定的虚拟形象，并展示给学生观看，从而能够提高学生对教学内容中特定人物或实物的认知，进而提高了学生的学习体验，并减轻了教师的工作量。
67.为使本技术实施例的目的、技术方案和优点更加清楚，下面将结合本技术实施例中的附图，对本技术实施例中的技术方案进行清楚、完整地描述，显然，所描述的实施例是本技术一部分实施例，而不是全部的实施例。基于本技术中的实施例，本领域普通技术人员在没有做出创造性劳动前提下所获得的所有其他实施例，都属于本技术保护的范围。
68.第一实施例
69.参见图1，为本实施例提供的一种虚拟形象的生成方法的流程示意图，该方法包括以下步骤：
70.s101：获取目标数据；其中，目标数据包括教学内容中的目标文本、目标图像或目标视频。
71.在本实施例中，可以将需要生成虚拟形象的教学内容定义为目标数据，且将教学内容中的任一文本、图像或视频(如通过投影设备播放的文本、图像或视频)分别定义为目标文本、目标图像或目标视频，本实施例不限制目标文本的语种类型，比如，目标文本可以是中文文本、或英文文本等；并且，本实施例也不限制目标文本的长度，比如，目标文本可以是句子文本、也可以是篇章文本等。本实施例也不限制目标图像的类型，比如，目标图像可以是由红(g)、绿(g)、蓝(b)三原色组成的彩色图像、也可以是灰度图像等。
72.需要说明的是，本技术后续将以目标数据为教学内容中的目标文本为例进行介绍，对于目标数据为目标图像或目标视频等其他类型教学内容数据的生成虚拟形象的过程可参照实现即可，不再一一赘述。
73.s102：提取目标数据中的目标主题词，并获取目标主题词对应的特征表述内容。
74.在本实施例中，通过步骤s101获取到目标数据(即目标文本)后，为了能够提取目标文本中的实体词(此处将其定义为目标主题词)，以生成其对应的虚拟形象，可以先对目标文本进行分词处理，以获取目标文本中包含的各个词语，然后再将其中的实体词(如表征人物或物体等实体的词)提取出来作为目标主题词，接着，再从目标文本中提取出对目标主题词对应的实体进行描述的相关内容作为目标主题词对应的特征表述内容，用以执行后续步骤s103。
75.其中，当目标文本为句子文本时，可以利用现有或未来出现的分词方法对目标文本进行分词处理，得到目标文本中的各个词语，再从中提取出实体词作为目标主题词，比如，假设目标文本为“大家叫她小红帽”，则对其进行分词处理后，可以得到四个词语为“大家、叫、她、小红帽”，进而可以将其中的表征人物的实体词“小红帽”作为目标主题词，并在获取到其对应的特征表述内容后，可以继续执行后续步骤s103。
76.或者，若目标文本为篇章文本，则需要先对目标文本进行分句处理，得到目标文本的各个分句文本，再利用分词方法对各个分句文本进行分词处理，得到目标文本中的各个词语，再从中提取出实体词作为目标主题词。
77.在本技术实施例的一种可能的实现方式中，本步骤s102的实现过程具体可以包括：提取目标数据中的目标主题词，并从目标数据中获取关于目标主题词的描述内容，作为目标主题词对应的特征表述内容；和/或，提取目标数据中的目标主题词，并从预先构建的
数据库中匹配出与目标主题词相关的描述内容，作为目标主题词对应的特征表述内容。
78.具体来讲，在本实现方式中，在提取出目标文本中的目标主题词的同时，还可以从目标文本中获取到对于目标主题词所对应的实体的形象描述内容，作为目标主题词对应的特征表述内容。
79.举例说明：假设目标文本为一则有关小红帽的故事，故事原文为“从前有个可爱的小姑娘，谁见了都喜欢，但最喜欢她的是她的外婆(或译作“祖母”)，简直是她要什么就给她什么。一次，外婆送给小姑娘一顶用丝绒做的小红帽，戴在她的头上正好合适。从此，姑娘再也不愿意戴任何别的帽子，于是大家便叫她“小红帽
”…
...”。在对该目标文本进行处理后，可以提取出其中表征主要人物的目标主题词“小红帽”，并且从该故事原文还能够提取出针对“小红帽”的特征表述内容为“带着丝绒做的小红帽的可爱小姑娘”，用以执行后续步骤s103。
80.或者，当目标文本中不存在对于目标主题词对应的实体进行形象描述的内容时，还可以在提取出目标文本中的目标主题词后，从预先构建的数据库中匹配出与目标主题词相关的描述内容，并将匹配出的这些描述内容作为目标主题词对应的特征表述内容。
81.举例说明：假设从目标文本提取的目标词为“长城”，但是在目标文本中并未提取出针对“长城”的形象描述内容，此时，即可从预先构建的数据库中提取出对于“长城”的形象描述内容，作为目标主题词“长城”对应的特征表述内容，用以执行后续步骤s103。
82.其中，数据库是利用大量的互联网数据以及人工标注数据构成的，该数据库中包括但不限于大量常见实体的形象描述内容等信息。具体构建方式与现有数据库构建方式一致，在此不再赘述。
83.或者，在提取出目标文本中的目标主题词的同时，不仅可以从目标文本中获取到对于目标主题词所对应的实体的形象描述内容，同时也可以从预先构建的数据库中匹配出与目标主题词相关的描述内容，并将匹配出的这些描述内容与之前从目标文本中获取到的对于目标主题词所对应的实体的形象描述内容共同作为目标主题词对应的特征表述内容。
84.s103：根据目标主题词及其对应的特征表述内容，生成目标主题词对应的虚拟形象。
85.在本实施例中，在通过步骤s102提取出目标数据中的目标主题词，并获取到目标主题词对应的特征表述内容后，进一步可以根据目标主题词及其对应的特征表述内容，生成目标主题词对应的虚拟形象，用以执行后续步骤s104。
86.具体来讲，一种可选的实现方式是，在提取出目标数据中的目标主题词，并获取到目标主题词对应的特征表述内容后，进一步可以将目标主题词及其对应的特征表述内容输入至预先构建的虚拟形象生成模型，以生成目标主题词对应的虚拟形象。
87.其中，虚拟形象可以为是2d平面图像或3d拟人形象、3d卡通形象、3d动物形象、3d实物形象等。
88.接下来，本实施例将对虚拟形象生成模型的构建过程进行介绍，该流程包括以下步骤a1-a3：
89.步骤a1：获取训练数据，并提取训练数据中的训练主题词。
90.在本实施例中，为了构建虚拟形象生成模型，需要预先进行大量的准备工作，首先，需要收集大量分属于不同类别(如历史、地理等)的文本作为样本文本，构成训练数据。
比如，可以预先收集100篇描述不同人物、建筑物以及其他类型实体的文本，并将收集到的每一篇文本分别作为样本文本，并提取出每一样本文本中的训练主题词，再预先通过人工标注出这些样本文本中训练主题词所对应的虚拟图像，用以训练虚拟形象生成模型。
91.步骤a2：获取训练主题词对应的特征表述内容。
92.在本实施例中，通过步骤a1获取到训练数据，并提取出训练数据中的训练主题词后，并不能直接用于训练生成虚拟形象生成模型，而是需要从训练数据或者是预先构建的数据库中提取出训练主题词对应的特征表述内容，再利用训练主题词及其对应的特征表述内容，训练得到虚拟形象生成模型。
93.步骤a3：根据训练主题词和对应的特征表述内容以及训练主题词对应的虚拟形象生成标签对初始虚拟形象生成模型进行训练，生成虚拟形象生成模型。
94.在本实施例中，通过步骤a2获取到训练主题词对应的特征表述内容后，进一步的，可以根据该训练主题词和对应的特征表述内容以及训练主题词对应的虚拟形象标记结果对初始虚拟形象生成模型进行训练，进而虚拟形象生成模型。
95.其中，初始虚拟形象生成模型可以选取为任一深度学习模型，比如可以是卷积神经网络(convolutional neural networks，简称cnn)或循环神经网络(rerrent neural network，简称rnn)等，具体模型结构本技术不进行限定。在确定了初始虚拟形象生成模型后，可以依次从训练数据中提取一篇样本文本数据，进行多轮模型训练，直到满足训练结束条件为止，此时，即生成虚拟形象生成模型。
96.通过上述实施例，可以利用训练数据训练生成虚拟形象生成模型，则进一步的，可以利用验证数据对生成的虚拟形象生成模型进行验证。具体验证过程可以包括以下步骤b1-b3：
97.步骤b1：获取验证数据，并提取所述验证数据中的验证主题词。
98.在本实施例中，为了实现对虚拟形象生成模型进行验证，首先需要获取验证数据，其中，验证数据指的是可以用来进行虚拟形象生成模型验证的文本数据，在获取到验证数据并提取出验证数据中的验证主题词后，可继续执行步骤b2。
99.步骤b2：获取验证主题词对应的特征表述内容；并将验证主题词及其对应的特征表述内容输入虚拟形象生成模型，获得验证主题词的虚拟形象生成结果。
100.在本实施例中，通过步骤b1获取到验证数据，并提取出验证数据中的验证主题词后，并不能直接用于验证虚拟形象生成模型，而是需要从验证数据或者是预先构建的数据库中提取出验证主题词对应的特征表述内容，再将验证主题词及其对应的特征表述内容输入虚拟形象生成模型，获得验证主题词的虚拟形象生成结果，进而可继续执行步骤b3。
101.步骤b3：当验证主题词的虚拟形象生成结果与验证主题词对应的虚拟形象标记结果的相似度不满足预设阈值时，将验证主题词重新作为训练主题词，对虚拟形象生成模型进行更新。
102.在本实施例中，在通过步骤b2获得验证主题词的虚拟形象生成结果后，当该虚拟形象与验证主题词对应的人工标注结果的相似度不满足预设阈值时，可以将该验证主题词及其所属验证数据重新作为训练主题词及训练数据，对虚拟形象生成模型进行更新。
103.其中，对于虚拟形象相似度的计算可以采用任何图像显示度计算方式实现，在此不进行限定。而预设阈值的具体取值也可根据实际情况进行设定，本技术实施例对此不进
行限定，比如可以将预设阈值设定为0.8等。
104.通过上述实施例，可以利用验证数据对虚拟形象生成模型进行有效验证，当验证主题词的虚拟形象生成结果与验证主题词对应的虚拟形象标记结果的相似度不满足预设阈值时，可以及时调整更新虚拟形象生成模型，进而有助于提高模型的生成精度和准确性。
105.在本技术实施例的另一种可能的实现方式中，上述步骤s103的实现过程具体可以包括：先将目标主题词对应的特征表述内容，与预先构建的数据库中各个主题词相关的描述内容进行匹配，确定出满足预设条件的候选主题词对应的候选虚拟形象；然后对候选虚拟形象进行归集共性处理，以根据处理结果生成目标主题词对应的虚拟形象。
106.在本实现方式中，在提取出目标数据中的目标主题词，并获取到目标主题词对应的特征表述内容后，进一步可以根据目标主题词对应的特征表述内容，在预先构建的数据库内搜寻与之相似的实体词作为候选主题词，然后将相似度超过预设相似度阈值(即满足预设条件)的候选主题词对应的实体形象作为后续虚拟形象归集到一个形象集内，再把该形象集内所有的候选虚拟形象按相似度从高到底的顺序排序。接着，归集出该形象集内所有的候选虚拟形象的共性，并依据共性生成最终的虚拟形象的部分形象。具体的，可以将该形象集内所有的候选虚拟形象划分为多个维度，并将每一维度中相同部分超过指定阈值(具体取值可根据实际情况进行预设设定)的部分作为共性部分，并将该共性部分作为目标主题词对应的虚拟形象的对应部分，其他不属于共性部分的维度对应的形象，可取形象集内相似度排序最靠前的候选虚拟形象对应维度的形象作为补足，以构成目标主题词对应的虚拟形象，用以执行后续步骤s104。
107.举例说明：以目标主题词对应的实体为一个人为例，且得到了3个满足所有候选虚拟形象甲、乙、丙，再将三个候选虚拟形象均划分为“头”、“上半身”、“下半身”三个维度后，发现甲、乙、丙的“头”的相似度超过指定阈值0.8，且甲、乙的“上半身”的相似度也超过指定阈值0.8，但甲、乙、丙的“下半身”之间的相似度均未超过指定阈值0.8。则可以将甲、乙或丙的“头”作为目标主题词对应的虚拟形象的“头”，将甲或乙的“上半身”作为目标主题词对应的虚拟形象的“上半身”，再选择出相似度最高的候选虚拟形象(如甲)的“下半身”作为目标主题词对应的虚拟形象的“下半身”，从而可以生成目标主题词对应的完整的虚拟形象。
108.s104：将虚拟形象向学生进行展示，以提高学生的学习体验。
109.在本实施例中，在通过步骤s103生成目标主题词对应的虚拟形象后，进一步可以将该虚拟形象向学生进行展示，以提高学生的学习体验。
110.具体来讲，一种可选的实现方式是，在生成了目标主题词对应的虚拟形象后，可以在教学过程中，当教师讲解到目标主题词时，将虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，如可以将虚拟形象弹出显示在目标文本所在的ppt页面，以引起学生的注意，加强学生对目标主题词对应的特定人物或实物等的认知，进而提高了学习体验，
111.或者，在生成了目标主题词对应的虚拟形象后，也可以在教学过程中，当教师讲解完整个目标文本后，再将虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，比如可以在教师讲解完整个目标文本后，再将虚拟形象显示在目标文本所在的ppt页面的最后一页，展示给学生进行观看，以加强学生对目标主题词对应的特定人物或实物等的认知，进而提高了学习体验。
112.再或者，在生成了目标主题词对应的虚拟形象后，还可以在教学过程中，当教师讲
解完整个目标文本后，再将虚拟形象及其在目标数据中预设场景，共同显示在预设页面位置，向学生进行展示，比如可以在教师讲解完整个目标文本后，再将虚拟形象及其在目标数据中预设场景显示在目标文本所在的ppt页面的最后一页，展示给学生进行观看，以加强学生对目标主题词对应的特定人物或实物等的认知，以提高所述学生的学习体验
113.举例说明：假设在教师讲解完《皇帝的新装》这一整个目标文本后，可以将其中虚拟形象“国王”及其穿着新装在街上游行的预设场景显示在目标文本所在的ppt页面的最后一页，展示给学生进行观看。其中，“国王”穿着新装在街上游行的预设场景可以是以下画面：两侧站满人的街道，且街道两侧鳞次栉比的分布着各种建筑及不同类型的商店，同时，国王穿着新装坐在马车中在街上游行。
114.这样，通过执行上述步骤s101-s104，可以在教学过程中生成目标文本中出现的各种实体词(如表征人或物的词语)对应的具体虚拟形象，并将其呈现出二维或三维形态展示给学生看，从而提高了教学的生动性。
115.综上，本实施例提供的一种虚拟形象的生成方法，首先获取目标数据；其中，目标数据包括教学内容中的目标文本、目标图像或目标视频；然后提取目标数据中的目标主题词，并获取目标主题词对应的特征表述内容；接着，根据目标主题词及其对应的特征表述内容，生成目标主题词对应的虚拟形象，进而可以将虚拟形象向学生进行展示，以提高学生的学习体验。可见，由于本技术实施例在教学过程中能够基于教学内容，生成特定的虚拟形象，并展示给学生观看，从而能够提高学生对教学内容中特定人物或实物的认知，进而提高了学生的学习体验，并减轻了教师的工作量。
116.第二实施例
117.本实施例将对一种虚拟形象的生成装置进行介绍，相关内容请参见上述方法实施例。
118.参见图2，为本实施例提供的一种虚拟形象的生成装置的组成示意图，该装置200包括：
119.第一获取单元201，用于获取目标数据；所述目标数据包括教学内容中的目标文本、目标图像或目标视频；
120.第二获取单元202，用于提取所述目标数据中的目标主题词，并获取所述目标主题词对应的特征表述内容；
121.生成单元203，用于根据所述目标主题词及其对应的特征表述内容，生成所述目标主题词对应的虚拟形象；
122.展示单元204，用于将所述虚拟形象向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验。
123.在本实施例的一种实现方式中，所述第二获取单元202具体用于：
124.提取所述目标数据中的目标主题词，并从所述目标数据中获取关于所述目标主题词的描述内容，作为所述目标主题词对应的特征表述内容；
125.和/或，提取所述目标数据中的目标主题词，并从预先构建的数据库中匹配出与所述目标主题词相关的描述内容，作为所述目标主题词对应的特征表述内容。
126.在本实施例的一种实现方式中，所述生成单元203具体用于：
127.将所述目标主题词及其对应的特征表述内容输入至预先构建的虚拟形象生成模
型，以生成所述目标主题词对应的虚拟形象。
128.在本实施例的一种实现方式中，所述装置还包括：
129.第三获取单元，用于获取训练数据，并提取所述训练数据中的训练主题词；
130.第四获取单元，用于获取所述训练主题词对应的特征表述内容；
131.训练单元，用于根据所述训练主题词和对应的特征表述内容以及所述训练主题词对应的虚拟形象生成标签对初始虚拟形象生成模型进行训练，生成所述虚拟形象生成模型。
132.在本实施例的一种实现方式中，所述装置还包括：
133.第五获取单元，用于获取验证数据，并提取所述验证数据中的验证主题词；
134.第六获取单元，用于获取所述验证主题词对应的特征表述内容；并将所述验证主题词及其对应的特征表述内容输入所述虚拟形象生成模型，获得所述验证主题词的虚拟形象生成结果；
135.更新单元，用于当所述验证主题词的虚拟形象生成结果与所述验证主题词对应的虚拟形象标记结果的相似度不满足预设阈值时，将所述验证主题词重新作为所述训练主题词，对所述虚拟形象生成模型进行更新。
136.在本实施例的一种实现方式中，所述生成单元203包括：
137.匹配子单元，用于将所述目标主题词对应的特征表述内容，与预先构建的数据库中各个主题词相关的描述内容进行匹配，确定出满足预设条件的候选主题词对应的候选虚拟形象；
138.生成子单元，用于对所述候选虚拟形象进行归集共性处理，以根据处理结果生成所述目标主题词对应的虚拟形象。
139.在本实施例的一种实现方式中，所述展示单元204具体用于：
140.在教学过程中，当教师讲解到所述目标主题词时，将所述虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验；
141.或者，在教学过程中，当教师讲解完所述目标数据时，将所述虚拟形象显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验；
142.或者，在教学过程中，当教师讲解完所述目标数据时，将所述虚拟形象及其在目标数据中预设场景，共同显示在预设页面位置，向学生进行展示，以提高所述学生的学习体验。
143.进一步地，本技术实施例还提供了一种虚拟形象的生成设备，包括：处理器、存储器、系统总线；
144.所述处理器以及所述存储器通过所述系统总线相连；
145.所述存储器用于存储一个或多个程序，所述一个或多个程序包括指令，所述指令当被所述处理器执行时使所述处理器执行上述虚拟形象的生成方法的任一种实现方法。
146.进一步地，本技术实施例还提供了一种计算机可读存储介质，所述计算机可读存储介质中存储有指令，当所述指令在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述虚拟形象的生成方法的任一种实现方法。
147.进一步地，本技术实施例还提供了一种计算机程序产品，所述计算机程序产品在终端设备上运行时，使得所述终端设备执行上述虚拟形象的生成方法的任一种实现方法。
148.通过以上的实施方式的描述可知，本领域的技术人员可以清楚地了解到上述实施例方法中的全部或部分步骤可借助软件加必需的通用硬件平台的方式来实现。基于这样的理解，本技术的技术方案本质上或者说对现有技术做出贡献的部分可以以软件产品的形式体现出来，该计算机软件产品可以存储在存储介质中，如rom/ram、磁碟、光盘等，包括若干指令用以使得一台计算机设备(可以是个人计算机，服务器，或者诸如媒体网关等网络通信设备，等等)执行本技术各个实施例或者实施例的某些部分所述的方法。
149.需要说明的是，本说明书中各个实施例采用递进的方式描述，每个实施例重点说明的都是与其他实施例的不同之处，各个实施例之间相同相似部分互相参见即可。对于实施例公开的装置而言，由于其与实施例公开的方法相对应，所以描述的比较简单，相关之处参见方法部分说明即可。
150.还需要说明的是，在本文中，诸如第一和第二等之类的关系术语仅仅用来将一个实体或者操作与另一个实体或操作区分开来，而不一定要求或者暗示这些实体或操作之间存在任何这种实际的关系或者顺序。而且，术语“包括”、“包含”或者其任何其他变体意在涵盖非排他性的包含，从而使得包括一系列要素的过程、方法、物品或者设备不仅包括那些要素，而且还包括没有明确列出的其他要素，或者是还包括为这种过程、方法、物品或者设备所固有的要素。在没有更多限制的情况下，由语句“包括一个
……”
限定的要素，并不排除在包括所述要素的过程、方法、物品或者设备中还存在另外的相同要素。
151.对所公开的实施例的上述说明，使本领域专业技术人员能够实现或使用本技术。对这些实施例的多种修改对本领域的专业技术人员来说将是显而易见的，本文中所定义的一般原理可以在不脱离本技术的精神或范围的情况下，在其它实施例中实现。因此，本技术将不会被限制于本文所示的这些实施例，而是要符合与本文所公开的原理和新颖特点相一致的最宽的范围。