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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司
摘要：本申请实施例提供了基于训练模型的自动修正方法、装置及电子设备，属于数字医疗技术领域。方法包括：获取第一医疗样本集和第二医疗样本集，第一医疗样本集包括多个待纠错医疗语句；将第一医疗样本集和第二医疗样本集输入训练模型的教师模型进行语句纠错，输出第一预测文本；将第一医疗样本集和第一预测文本输入训练模型的学生模型进行修正学习，输出第二预测文本；对待纠错医疗语句和第二预测文本进行语句仿真，得到仿真文本；通过实体识别专家模型对仿真文本进行权重计算，输出权重序列；基于权重序列对待纠错医疗语句进行语句修正，得到目标修正语句。本申请实施例，能够以医药领域的相关模型为学习样本做学习对比，以提高文本修正的准确性。
主权项：1.一种基于训练模型的自动修正方法，其特征在于，所述训练模型包括教师模型、学生模型和实体识别专家模型，所述方法包括：获取第一医疗样本集和第二医疗样本集，所述第一医疗样本集包括多个待纠错医疗语句；将所述第一医疗样本集和所述第二医疗样本集输入所述训练模型的教师模型进行语句纠错，输出第一预测文本；将所述第一医疗样本集和所述第一预测文本输入所述训练模型的学生模型进行修正学习，输出第二预测文本；对所述待纠错医疗语句和所述第二预测文本进行语句仿真，得到仿真文本；通过所述实体识别专家模型对所述仿真文本进行权重计算，输出权重序列；基于所述权重序列对所述待纠错医疗语句进行语句修正，得到目标修正语句。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 基于训练模型的自动修正方法、装置及电子设备
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