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申请/专利权人：上海智臻智能网络科技股份有限公司

摘要：标点符号的校正方法及设备、介质，所述方法包括：对待校正的文本进行去标点符号处理，得到待添加标点符号的文本；将所述待添加标点符号的文本输入完成迁移学习训练的标点符号标注模型，采用所述标点符号标注模型预测所述待添加标点符号的文本中的标点符号待添加位置及对应标点符号类型，并在所述标点符号待添加位置的前后分词单元处，采用所述标点符号类型对应的标签组合进行标注，输出对应的标点符号标注结果；根据所述标点符号标注结果，对所述待添加标点符号的文本添加相应的标点符号，得到相应的校正文本。上述方案可以提高标点符号预测的准确率，满足标点符号校正的需求。

主权项：1.一种标点符号的校正方法，其特征在于，包括：对待校正的文本进行去标点符号处理，得到待添加标点符号的文本；将所述待添加标点符号的文本输入完成迁移学习训练的标点符号标注模型，采用所述标点符号标注模型预测所述待添加标点符号的文本中的标点符号待添加位置及对应标点符号类型，并在所述标点符号待添加位置的前后分词单元处，采用所述标点符号类型对应的标签组合进行标注，输出对应的标点符号标注结果；根据所述标点符号标注结果，对所述待添加标点符号的文本添加相应的标点符号，得到相应的校正文本；将所述校正文本输入完成训练的语言评估模型，获得所述校正文本的语言评估值；根据所述校正文本的语言评估值的大小，确定校正文本是否满足预设的校正质量要求；其中，所述语言评估模型为具有时间序列的神经网络模型；其中，所述标点符号标注模型包括预训练的语言子模型，所述语言子模型为具有时间序列的神经网络模型；所述标点符号标注模型通过以下方法训练得到：获取包含标点符号的第一训练语料；将所述第一训练语料输入预设的具有时间序列的神经网络模型进行预训练，获得预训练的语言子模型；获取包含标点符号的第二训练语料，将所述第二训练语料去除标点符号，并在已去除的标点符号的前后分词单元处标注相应的标签组合，得到第三训练语料；将所述第三训练语料输入初始的标点符号标注模型进行迁移学习训练，得到训练好的标点符号标注模型；所述第三训练语料包括无标点文本集合和标签序列集合，所述标签序列集合中包含所有用于在已去除的标点符号的前后分词单元处进行标注的标签组合；所述标点符号标注模型包括输入层、编码层、条件随机场网络层和输出层，其中：输入层，适于对待添加标点符号的文本提取相应的分词单元特征信息；编码层，适于通过预训练的语言子模型捕获所述分词单元特征信息相应的句子特征信息，其中，所述预训练的语言子模型为具有时间序列的神经网络模型；条件随机场网络层，适于基于所述句子特征信息，预测所述无标点文本中的标点符号待添加位置及对应标点符号类型，并在所述标点符号待添加位置的前后分词单元处，采用所述标点符号类型对应的标签组合进行标注；输出层，适于输出对应的标点符号标注结果。

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