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申请/专利权人：古联(北京)数字传媒科技有限公司
摘要：本发明公开了一种古籍标点填充方法和装置，所述古籍标点填充方法包括：对原始语料进行数据清洗，确定神经网络的训练语料；所述原始语料包括已出版古籍的电子版文档；确定神经网络的结构；以及，基于训练语料对神经网络进行训练，确定神经网络的参数；以及，基于确定的神经网络的结构和参数获取古籍标点填充结果。本发明能够对古籍进行自动标点填充，提高古籍整理的效率。
主权项：1.一种古籍标点填充方法，包括：步骤201：对原始语料进行数据清洗，确定神经网络的训练语料；所述原始语料包括已出版古籍的电子版文档；其中，对原始语料进行数据清洗，确定神经网络的训练语料包括：清除原始语料中无具体含义的特殊字符，将原始语料中的非常见字由字符串表示转换为汉字表示，去掉原始语料中包含句号或逗号少于设定数量的文本，确定神经网络的训练语料；步骤202：确定神经网络的结构；其中，确定神经网络的结构包括：确定神经网络模型为Bi-LSTM，使用平方根函数调整神经网络的各层输出；以及，设定神经网络的残差网络；即将神经网络每层的输入输出进行跳层连接，以防止神经网络出现的梯度消失或爆炸问题，增强泛化能力；以及，步骤203：基于训练语料对神经网络进行训练，确定神经网络的参数；其中，基于训练语料对神经网络进行训练，确定神经网络的参数包括：将训练语料映射为设定长度的字向量，其中，将训练语料中的句子中的每个字映射为设定长度的字向量；将字向量输入到神经网络，得到第一输出结果；以及，将第一输出结果的维度调整到标点词表的维度，得到第二输出结果；以及，将第二输出结果作为softmax函数输入，将softmax函数输出结果每个位置的所有标点出现的概率最大对应的标点确定为训练结果；基于训练结果确定损失函数数值，基于损失函数数值确定神经网络的参数；在确定了神经网络的结构和神经网络的参数后，从已出版古籍的电子版文档中去除训练语料后，按照训练语料的获取方法，确定测试语料，并且使用测试语料对神经网络进行测试；以及，步骤204：基于确定的神经网络的结构和参数获取古籍标点填充结果。
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权利要求：
百度查询： 古联(北京)数字传媒科技有限公司 古籍标点填充方法和装置
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