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申请/专利权人：北京石油化工学院
摘要：本发明涉及中文语法错误诊断技术领域，公开了一种基于多模型融合的中文语法错误诊断方法，所述方法包括乱序诊断模型、错字诊断模型、多字少字诊断模型和统一诊断模型；所述乱序诊断模型是基于BERT和CRF的模型进行诊断，通过分配KEEP、LEFT、RIGHT标签来调整字词顺序，有效地恢复句子的正确结构；所述错字诊断模型选用了基于ReaLiSe的文本模型并结合BERT语言模型来进行诊断，该模型能够准确地识别并修正拼写错误或字词的误用；所述多字少字诊断模型选用了GECToR模型进行处理，该模型专门针对文本中的冗余和遗漏问题，通过添加或删除字词来优化句子结构；所述统一诊断模型选择了GECToR模型作为统一后处理步骤，整合并优化各类错误的纠正结果。本发明通过设置的诊断方法，基于多模型融合的中文语法错误诊断方法，通过专门针对不同错误类型设计的单一诊断模型，结合统一诊断模型的统一后处理及标签和结果层面的集成策略，本方法不仅提高了中文语法错误诊断的准确性和效率，而且增强了模型对复杂文本的适应能力。
主权项：1.一种基于多模型融合的中文语法错误诊断方法，其特征在于：所述方法包括乱序诊断模型1、错字诊断模型2、多字少字诊断模型3和统一诊断模型4；所述乱序诊断模型1是基于BERT和CRF的模型进行诊断，通过分配KEEP、LEFT、RIGHT标签来调整字词顺序，有效地恢复句子的正确结构；所述错字诊断模型2选用了基于ReaLiSe的文本模型并结合BERT语言模型来进行诊断，该模型能够准确地识别并修正拼写错误或字词的误用；所述多字少字诊断模型3选用了GECToR模型进行处理，该模型专门针对文本中的冗余和遗漏问题，通过添加或删除字词来优化句子结构；所述统一诊断模型4为了实现更全面的错误修正，通过先使用专门模型针对特定错误类型进行诊断，然后利用统一诊断模型4GECToR模型作为统一后处理步骤，整合并优化各类错误的纠正结果。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 北京石油化工学院 一种基于多模型融合的中文语法错误诊断方法
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