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申请/专利权人：南开大学
申请日：2024-05-31
公开（公告）日：2024-07-02
公开（公告）号：CN118278398A
主分类号：G06F40/253
分类号：G06F40/253;G06F40/205;G06N3/0455;G06N3/088
优先权：
专利状态码：在审-实质审查的生效
法律状态：2024.07.19#实质审查的生效;2024.07.02#公开
摘要：本发明提供一种基于指令调优增强的无监督语法纠错方法，属于自然语言处理技术领域，具体为：基于开源数据集收集源数据，根据源数据生成包括多个正误语句样本对的纠正数据集；对其中的正确语句及错误语句分别进行标注，获得标注指令和标注提示；构建序列标注模型，将纠正数据集中的错误语句作为输入，将标注指令作为输出，训练序列标注模型并获得预测提示；分别对标注提示及预测提示进行掩码，将经过掩码后的标注提示及预测提示作为输入，训练获得语法纠错模型；通过语法纠错模型对待纠错语句进行纠错，获得纠错结果，本发明提升了模型的语义理解及语法错误定位能力，从而在很大程度上提高了无监督设置下语法纠错方法任务的准确性。
主权项：1.一种基于指令调优增强的无监督语法纠错方法，其特征在于，包括：S1：基于开源数据集收集源数据，根据所述源数据生成包括多个正误语句样本对的纠正数据集；S2：对正误语句样本对中的正确语句及错误语句进行标注，获得标注指令及标注提示；S3：构建序列标注模型，将所述纠正数据集中的错误语句作为输入，将所述标注指令作为输出，训练所述序列标注模型并获得预测提示；S4：分别对所述标注提示及预测提示进行掩码，将经过掩码后的标注提示及经过掩码后的预测提示作为输入，以所述预测提示及所述标注提示建立损失函数，训练获得语法纠错模型；S5：通过所述语法纠错模型对待纠错语句进行纠错，获得纠错结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 南开大学 一种基于指令调优增强的无监督语法纠错方法
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