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龙图腾网获悉平安科技(深圳)有限公司申请的专利基于一致性学习的语法纠错方法、系统、设备及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：CN119443086B 。

龙图腾网通过国家知识产权局官网在2025-09-30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：202411469599.3，技术领域涉及：G06F40/232；该发明授权基于一致性学习的语法纠错方法、系统、设备及介质是由曾志平;王健宗;程宁设计研发完成，并于2024-10-21向国家知识产权局提交的专利申请。

本基于一致性学习的语法纠错方法、系统、设备及介质在说明书摘要公布了：本发明涉及文本纠错以及人工智能技术，揭露了一种基于一致性学习的语法纠错方法，包括：根据预先获取的原始错误文本以及原始正确文本生成标准化预测错误标签以及标准化真实错误标签，将标准化预测错误标签以及标准化真实错误标签输入预训练的序列到序列模型中，得到第一预测文本以及第二预测文本，计算第一预测文本与第二预测文本的一致性损失值，根据一致性损失值计算最终损失值，根据所述最终损失值优化模型，得到文本纠错模型，利用所述文本纠错模型对目标错误文本进行文本纠错，得到原始正确文本。本发明还提出一种基于一致性学习的语法纠错系统、电子设备以及存储介质。本发明可以提高文本纠错的准确度。

本发明授权基于一致性学习的语法纠错方法、系统、设备及介质在权利要求书中公布了：1.一种基于一致性学习的语法纠错方法，其特征在于，所述方法包括： 获取原始错误文本以及所述原始错误文本对应的原始正确文本； 利用序列编辑模型根据所述原始错误文本生成预测标签，利用错误标注模型根据所述原始错误文本以及所述原始正确文本生成真实标签； 根据所述预测标签生成预测错误标签，以及根据所述真实标签生成真实错误标签； 利用预设的标签处理算法对所述预测错误标签以及所述真实错误标签进行标签标准化处理，得到标准化预测错误标签以及标准化真实错误标签； 将所述标准化预测错误标签以及所述标准化真实错误标签输入预训练的序列到序列模型中，得到第一预测文本以及第二预测文本，确定所述第一预测文本以及所述第二预测文本之间的差异度量，得到一致性损失值； 计算所述第一预测文本以及所述第二预测文本与所述原始正确文本之间的损失值，得到第一损失值以及第二损失值，根据所述第一损失值、所述第二损失值和所述一致性损失值计算最终损失值； 若所述最终损失值大于或者等于预设的损失值阈值，则将所述最终损失值变小作为模型训练的激励响应对所述序列到序列模型进行模型参数优化，得到目标文本纠错模型，并在收到需要进行语法纠错的目标错误文本后，利用所述目标文本纠错模型对所述目标错误文本进行文本纠错，得到目标正确文本。

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