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申请/专利权人：广东外语外贸大学
摘要：本发明公开了一种基于多粒度语法错误模板学习微调的语法纠错方法和系统。本发明方法通过在预训练语言模型中分别执行正误判断任务的模板学习过程、错误类型预测任务的模板学习过程和修改方式预测任务的模板学习过程。然后通过多任务学习，使用三个任务损失计算预训练语言模型的训练损失，用训练损失调节预训练语言模型的模型参数，得到微调后预训练语言模型。然后，使用微调后预训练语言模型和融合预训练语言模型的生成语法纠错方法，训练一个语法纠错模型。最后，将待纠错语句输入语法纠错模型，得到待纠错语句的正确语句。本发明通过多任务学习考虑了三种粒度的语法纠错信息之间的依赖和交互，为语法纠错模型提供丰富、多角度的语法纠错信息。
主权项：1.一种基于多粒度语法错误模板学习微调的语法纠错方法，其特征在于，包括以下步骤：通过预训练语言模型执行正误判断任务的模板学习过程，得到正误判断损失；通过预训练语言模型执行错误类型预测任务的模板学习过程，得到错误类型预测损失；通过预训练语言模型执行修改方式预测任务的模板学习过程，得到修改方式预测损失；根据所述正误判断损失、所述错误类型预测损失和所述修改方式预测损失计算所述预训练语言模型的训练损失，并根据所述训练损失调节所述预训练语言模型的模型参数，得到微调后预训练语言模型；使用所述微调后预训练语言模型和融合预训练语言模型的生成语法纠错方法，训练一个语法纠错模型；将待纠错语句输入所述语法纠错模型，得到所述待纠错语句的正确语句；其中，所述使用所述微调后预训练语言模型和融合预训练语言模型的生成语法纠错方法，训练一个语法纠错模型，包括：将训练语句X输入到所述微调后预训练语言模型，输出得到特征信息B，所述特征信息B包括所述训练语句X的正误信息、错误类型信息和修改方式信息；将所述训练语句X和所述特征信息B输入到语法纠错模型，以对所述语法纠错模型进行训练。
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百度查询： 广东外语外贸大学 基于多粒度语法错误模板学习微调的语法纠错方法和系统
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