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申请/专利权人：云上贵州大数据产业发展有限公司
摘要：本发明涉及富文本拼写纠错技术领域，尤其涉及多模型协同自适应策略下的富文本拼写纠错方法及系统包括，采用Python包BeautifulSoup解析富文本，将复杂的富文本转化为树形结构，从而方便提取和操作数据；对得到的纯文本进行特殊词汇及噪音处理，得到纯新文本列表；采用两个模型的结合，实现多层次的纠错方法，并将纠错后的纯文本重新还原到富文本的原始格式中。计算纠错后文本困惑度的创新策略为本发明的多模型协同纠错方法提供了核心支撑。它不仅确保了纠错的准确性和有效性，还引入了一种动态、自适应的纠错机制。回填方法不仅将纠错后的文本无缝整合到原始富文本中，还完全保留了所有原始标签和格式设置。
主权项：1.多模型协同自适应策略下的富文本拼写纠错方法，其特征在于：包括，采用Python包BeautifulSoup解析富文本，BeautifulSoup通过解析HTML和XML文档，将复杂的富文本转化为树形结构，提取出的纯文本内容；对得到的纯文本内容进行特殊词汇及噪音处理，得到纯新文本列表；采用了开源的KenLM语言模型和T5深度学习模型两个模型的结合，实现多层次的纠错方法，并将纠错后的纯文本重新还原到富文本的原始格式中。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 云上贵州大数据产业发展有限公司 多模型协同自适应策略下的富文本拼写纠错方法及系统
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