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申请/专利权人：北京海泰方圆科技股份有限公司
摘要：本申请实施例涉及文本纠错技术领域，具体涉及一种文本纠错模型训练、文本纠错方法、装置、计算机设备和存储介质。该文本纠错模型训练方法包括：对训练样本集中的各样本按照预设纠错类别进行标签标注，得到标注结果；预设纠错类别至少包括：正确类别与多个错误类别；一个样本中至少包含一种错误类别；针对训练时输入文本纠错模型中的每个输入样本确定每个输入样本对应的输出样本；若输入样本不包含所有的错误类别，则降低计算损失函数计算过程中正确类别的损失占比，直到文本纠错模型达到收敛目标。在文本纠错模型训练之前就对样本进行了错误类别的识别与标签标注，可以防止误纠错，降低误纠率，进而提高纠错准确性、可靠性与纠错效率。
主权项：1.一种文本纠错模型训练方法，其特征在于，包括：对训练样本集中的各样本按照预设纠错类别进行标签标注，得到标注结果；所述预设纠错类别至少包括：正确类别与多个错误类别；一个样本中至少包含一种错误类别；针对训练时输入文本纠错模型中的每个输入样本，确定每个所述输入样本对应的输出样本；其中，所述输出样本是指所述文本纠错模型在每次训练时对所述输入样本的预测结果；针对每个所述输出样本，若所述输入样本不包含所有的所述错误类别，则降低计算损失函数计算过程中所述正确类别的损失占比，直到所述文本纠错模型达到收敛目标，则将当前文本纠错模型确定为目标文本纠错模型；其中，所述降低计算损失函数计算过程中所述正确类别的损失占比，包括：确定所述输入样本与所述输出样本中，与所述错误类别相邻的多个所述正确类别的类别标注，得到特征正确类别标注，包括：确定所述输入样本中与所述错误类别相邻的多个所述正确类别的类别标注，得到第一特征集合；确定所述输出样本中与所述错误类别相邻的多个所述正确类别的类别标注，得到第二特征集合；将所述第一特征集合与所述第二特征集合的交集确定为所述特征正确类别标注；过滤掉所述输入样本与所述输出样本中的所述特征正确类别标注。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京海泰方圆科技股份有限公司 文本纠错模型训练、文本纠错方法、装置、设备和介质
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