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申请/专利权人：四川封面传媒科技有限责任公司
摘要：本发明涉及文本纠错领域，具体涉及一种基于知识图谱的新闻领域多场景文本纠错方法，技术方案包括：对各大新闻网站进行数据爬取、分类以及过滤；然后进行信息抽取，获取实体关系属性、事件数据、实体词以及领域词；根据实体词与领域词得到正样本，对正样本进行处理得到负样本，正样本与负样本构成正负样本数据集；根据实体关系属性与事件数据构建新闻领域图谱知识库；根据新闻领域的不同应用场景搭建不同的文本纠错模型以及图谱知识库搜索引擎；对于待纠错的文本，进行分词处理、实体抽取及语义分析，获取上下位词语及实体关系，然后利用搜索引擎在图谱知识库进行图谱检索；根据文本纠错模型的类型进行不同的处理。本发明适用于新闻领域文本纠错。
主权项：1.基于知识图谱的新闻领域多场景文本纠错方法，其特征在于，包括：步骤1、对各大新闻网站进行数据爬取，对爬取后的新闻数据进行分类以及过滤；步骤2、对过滤后的新闻数据进行信息抽取，获取实体关系属性、事件数据、实体词以及领域词；步骤3、根据实体词与领域词得到正样本，对正样本进行处理得到负样本，正样本与负样本构成正负样本数据集；步骤4、根据实体关系属性与事件数据构建新闻领域图谱知识库；步骤5、根据新闻领域的不同应用场景搭建不同的文本纠错模型以及图谱知识库搜索引擎；步骤6、对于待纠错的文本，进行分词处理、实体抽取及语义分析，获取上下位词语及实体关系，然后利用搜索引擎在图谱知识库进行图谱检索；步骤7、对文本纠错模型的类型进行判断，若是基于规则的模型，则进入步骤8；若是基于语言模型或预训练模型，则进入步骤9；步骤8、召回待纠错词的相似词集和事件集，并计算与上下文的相似关系来选取相似得分最高的k个相似词或事件作为正确建议，结束流程，k为大于0的整数；步骤9、利用正负样本数据集来训练和微调文本纠错模型，然后由文本纠错模型自动检测和纠错，同时结合规则纠错，并给出最后的正确建议，结束流程。
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权利要求：
百度查询： 四川封面传媒科技有限责任公司 基于知识图谱的新闻领域多场景文本纠错方法
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