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摘要：本发明涉及一种基于Transformer和多任务学习的中文语法纠错方法，该方法包括以下步骤：步骤A：利用爬虫技术收集Lang‑8网站母语非中文学习者书写语句和对应批改语句，清洗并筛选语句对，组成语料库；步骤B：对语料库中的语句对数据进行预处理；包括去停用词、繁体转简体、以及划分训练集和验证集；步骤C：基于编辑操作集合生成训练样本所需的标签；步骤D：构建基于Transformer和多任务学习的中文语法纠错模型进并采用训练集行训练；步骤E：对完成训练的中文语法纠错模型通过验证集进行验证，根据评价指标评价纠错效果，并利用该模型输入待纠错语句进行纠错。与现有技术相比，本发明具有精确率高、泛化能力强、性能好等优点。
主权项：1.一种基于Transformer和多任务学习的中文语法纠错方法，其特征在于，该方法包括以下步骤：步骤A：利用爬虫技术收集Lang-8网站母语非中文学习者书写语句和对应批改语句，清洗并筛选语句对，组成语料库；步骤B：对语料库中的语句对数据进行预处理；包括去停用词、繁体转简体、以及划分训练集和验证集；步骤C：基于编辑操作集合生成训练样本所需的标签；步骤D：构建基于Transformer和多任务学习的中文语法纠错模型进并采用训练集行训练；步骤E：对完成训练的中文语法纠错模型通过验证集进行验证，根据评价指标评价纠错效果，并利用该模型输入待纠错语句进行纠错；所述的步骤C具体包括以下步骤：步骤C1、将语句对按照字粒度切割成token序列；步骤C2、计算待纠错语句和对应的正确句的token级别编辑距离，得到编辑操作集合；步骤C3、根据编辑操作集合，按照多字、少字、乱序和替换四种语法错误进行分类，对待纠错语句序列中存在的语法错误进行标注，获得错误标签序列。
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百度查询： 上海师范大学 一种基于Transformer和多任务学习的中文语法纠错方法
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