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申请/专利权人：南京中新赛克科技有限责任公司
摘要：本发明公开了一种基于汉字知识图谱的多维度智能纠错方法，包括如下步骤：1为了表征汉字在读音、拼音、部首结构多角度上的联系，建立汉字之间的知识图谱；2采用图神经网络GNN以及卷积神经网络CNN，将汉字知识图谱中不同类型的关系编码为“读音”、“字形”两种向量，再加现有的“语义”向量，共得到三个维度的特征向量；3设计three‑dimensionalsoft‑maskedbert纠错模型，将字符的三维特征向量分别引入纠错模型，最终的纠错结果为三个维度的加权和值。本发明主要针对技侦领域内短文本的特点，最大程度消除错别字与人为混淆对文本分析造成的影响。
主权项：1.一种基于汉字知识图谱的多维度智能纠错方法，其特征在于，包括如下步骤：1表征汉字在读音、拼音、部首结构多角度上的联系，建立汉字之间的知识图谱；2采用图神经网络GNN以及卷积神经网络CNN，将汉字知识图谱中不同类型的关系编码为“读音”、“字形”两种向量，再加现有的“语义”向量，共得到三个维度的特征向量；3设计three-dimensionalsoft-maskedbert纠错模型，将字符的三维特征向量分别引入纠错模型，最终的纠错结果为三个维度的加权和值；具体包括如下步骤：31图谱构建与多维向量建立：完成图谱的构建与读音、字形维特征向量的训练，结合原有的语义向量，形成三个维度的向量空间，之后将文本中所有字符替换为其对应的三维度向量；32三维度独立纠错：将三维度向量分别输入三个GRU模型，GRU模型捕捉文本上下文的特征，输出的结果为每个字符的错误概率，并将分别原始三维向量与错误概率相乘后，作为错别字的三维特征向量；33三维度融合后召回：召回指的是已知文本中哪个字为错别字，并在常用汉字集中选择合适的字作为其纠正结果；基于错别字的三维特征向量，不同维度之间进行attention加权求和，最终输出一个混合向量，接入后续bert模型，输出结果为其纠正结果。
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权利要求：
百度查询： 南京中新赛克科技有限责任公司 一种基于汉字知识图谱的多维度智能纠错方法
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