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本发明公开了一种条件文本生成方法，包括采集文本数据；数据预处理；构建编码器、解码器；将条件信息和文本数据分别通过编码器编码，得到条件特征、文本特征；将条件特征和文本特征进行特征融合，得到融合后的特征，记为融合特征；将所述融合特征作为解码器的输入，得到解码器的输出结果；计算损失；基于解码器的输出结果和损失，对网络模型进行训练，直到满足训练条件或达到最大训练次数，输出训练后的网络模型；向训练后的网络模型中输入条件信息和提示文本，生成文本。本发明要解决的技术问题之一是现有条件文本生成技术会在模型训练的同时生成结果，导致效率低下、细粒度不高的问题，实现更高效、流畅的生成条件文本的目的。

本发明实施例公开了一种文件格式转换方法、装置、计算机设备及可读存储介质，其中所述方法包括：若接收到邮件发送请求，根据所述邮件发送请求确定相应的邮件传递参数，所述邮件传递参数包括附件文件的初始格式；根据目标数据库中的访问记录确定所述附件文件的目标格式；判断所述附件文件的初始格式是否与所述目标格式相同；若所述附件文件的初始格式与所述目标格式不相同，则将所述附件文件从初始格式转换为所述目标格式，得到目标附件；将所述目标附件作为邮件附件进行发送。本发明不仅能够提高邮件传输的工作效率，还能够提高用户的使用体验度。

本发明涉及一种数据分析技术，揭露了一种数据转化方法，该方法包括：提供Excel文档模板供用户下载；接收用户根据下载后的模板填写汉字后上传的文档；自动产生所述文档中每列汉字对应的英文描述；接收用户对所述英文描述的确认反馈并存储确认后的结果；根据确认后的结果生成一个DTO代码文件。本发明还提供一种电子装置及计算机可读存储介质。本发明提供的数据转化方法、电子装置及计算机可读存储介质能够减少开发人员一个个自定义对应的英文描述的过程，同时大幅度的提升开发效率。

本公开公开了一种信息转换模型的训练方法和装置，以及文本信息的转换方法和装置，应用于电子技术领域，具体应用于自然语言处理领域、深度学习领域和大数据领域。信息转换模型的训练方法的具体实现方案为：获取具有第一标签的第一样本信息，该第一标签指示了基于第一样本信息转换得到的结构化信息；采用实体特征提取模型来从第一样本信息中提取第一实体特征，并采用语义理解模型来从第一样本信息中提取第一语义特征；根据第一实体特征和第一语义特征，采用初始信息转换模型得到针对第一样本信息的预测结构化信息；以及根据预测结构化信息和第一标签指示的结构化信息，训练初始信息转换模型，得到经训练的信息转换模型。