公开(公告)号：CN112183094B

公开(公告)日：2023-06-16

申请号：CN202011209481.9

申请日：2020-11-03

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  黄改娟 ,  王思远 ,  陈若愚 ,  段瑞雪 ,  尤建清

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/253 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06N3/049 ,  G06N3/084 ,  G06N3/0464

Abstract: 本发明公开了一种基于多元文本特征的中文语法查错方法及系统，方法包括：(1)分别利用预训练模型和语法先验知识对文本进行向量表示，得到语义特征向量和词性特征向量，词性特征向量和语义特征向量首尾拼接得到文本的向量序列；(2)利用Bi‑LSTM模型抽取文本的特征向量序列；(3)对特征向量序列进行基于语义和词性搭配信息的注意力增强；(4)对注意力增强后的特征向量序列进行线性变换，得到标签预测序列；(5)对标签预测序列进行基于词序关系特征的信息增强；(6)捕获信息增强后的标签预测序列的约束信息，基于约束信息判别语法错误边界位置。经过验证，本发明表现出较好的查错效果，优于其他现有同类方法。

公开(公告)号：CN112183094A

公开(公告)日：2021-01-05

申请号：CN202011209481.9

申请日：2020-11-03

Applicant: 北京信息科技大学

Inventor： 张仰森 ,  黄改娟 ,  王思远 ,  陈若愚 ,  段瑞雪 ,  尤建清

IPC: G06F40/289 ,  G06F40/253 ,  G06F40/216 ,  G06F40/30 ,  G06N3/04 ,  G06N3/08

Abstract: 本发明公开了一种基于多元文本特征的中文语法查错方法及系统，方法包括：(1)分别利用预训练模型和语法先验知识对文本进行向量表示，得到语义特征向量和词性特征向量，词性特征向量和语义特征向量首尾拼接得到文本的向量序列；(2)利用Bi‑LSTM模型抽取文本的特征向量序列；(3)对特征向量序列进行基于语义和词性搭配信息的注意力增强；(4)对注意力增强后的特征向量序列进行线性变换，得到标签预测序列；(5)对标签预测序列进行基于词序关系特征的信息增强；(6)捕获信息增强后的标签预测序列的约束信息，基于约束信息判别语法错误边界位置。经过验证，本发明表现出较好的查错效果，优于其他现有同类方法。