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申请/专利权人：深圳市意盛科技有限公司

摘要：本发明公开了一种用于错敏词检测的快速校对方法及系统，具体涉及错敏词检测技术领域，通过预测目标检测对象的预测校对消耗时长，动态调整并发校对数量，即同时工作的处理单元数，确保在目标时间内完成，最大化资源利用，显著提升错敏词检测效率，解决了手动分配资源难以准确预估、易致资源不足或浪费的问题；联合分析AC自动机质量指数、深度学习模型质量指数和并行处理资源质量指数，得到错敏词校对速度异常系数，当错敏词校对速度异常系数超出预设值，快速识别潜在问题并预警，自动调整模型参数、优化资源分配或提示用户，减少人工干预，提升系统自动化与智能化水平，确保高效稳定运行。

主权项：1.一种用于错敏词检测的快速校对方法，其特征在于，包括下列步骤：步骤一、扫描得到目标检测对象的电子文本，输出待校对电子文本；步骤二、对待校对电子文本进行预处理，包括分词、去除噪声操作，输出预处理后的电子文本；步骤三、获取目标检测对象的文本尺寸和特征参数，通过校对消耗时长预测模型得到预测校对消耗时长YT；步骤四、基于预测校对消耗时长YT和目标校对时长，计算并发校对数量，基于并发校对数量将预处理后的电子文本划分为若干区间，分别输入训练好的错敏词检测模型中，对并行处理过程进行监测，输出电子文件中错敏词的位置信息，并记录校对实际消耗的时长；步骤五、汇总检测结果，得到目标检测对象的错敏词信息；并获取每个区间的实际校对消耗时长和预测校对时长，计算得到每个区间的速度损失率，基于速度损失率采取对策，包括：当速度损失率平均值超出预设值，生成错敏词检测模型异常分析指令；所述错敏词检测模型异常分析指令的执行过程包括AC自动机性能异常分析单元和深度学习模型异常分析单元，所述AC自动机性能异常分析单元用于获取AC自动机质量指数，并基于AC自动机质量指数采取措施；所述深度学习模型异常分析单元用于获取深度学习模型质量指数，并基于深度学习模型质量指数采取措施；所述AC自动机质量指数的获取方式为：当检测到速度损失率平均值超出预设值时，收集对应时间段内所有相关日志数据和模型输出；分析AC自动机在匹配过程中的效率瓶颈，效率瓶颈指的是AC自动机匹配过程显著变慢的状况，获取效率瓶颈出现次数；获取AC自动机的匹配准确率、召回率和在测试集上的平均损失值，分别记为Ac、Re和Ls；对效率瓶颈出现次数和匹配准确率、召回率和在测试集上的平均损失值进行线性归一化处理后，通过公式计算AC自动机质量指数AQI，其中ε表示修正常数；所述深度学习模型质量指数MQI的获取方式为：设深度学习模型进行m次错敏词类别分类，用j表示顺序编号；获取深度学习模型的类别数、第j次判别真实标签、第j次判别预测概率，分别记为C，和；通过公式计算深度学习模型质量指数，其中wj表示类别权重；用每个区间的速度损失率和速度损失率平均值的均方误差表示并行处理速度损失稳定性指数，当并行处理速度损失稳定性指数低于预设值，表明并行处理异常，生成并行处理资源异常分析指令，获取并行处理资源质量指数BQI，联合分析AC自动机质量指数、深度学习模型质量指数MQI和并行处理资源质量指数BQI，得到错敏词校对速度异常系数，当错敏词校对速度异常系数超出预设值，向用户预警，提示错敏词校对系统异常。

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