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文本纠错方法、系统、电子设备以及介质 

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摘要:本公开实施例涉及文本纠错方法、系统、电子设备以及介质。该方法包括:获取包括源句和目标句的样本标签,并对样本标签中的源句随机添加掩码,获得带有掩码的源句;将带有掩码的源句输入训练模型,获得预测结果;根据所述样本标签的源句、目标句和预测结果计算精确率和召回率;对多个样本标签的精确率和召回率计算平均精确率和平均召回率,并根据平均精确率和平均召回率计算精确率和召回率的调和平均数F1;以及根据所述调和平均数F1调整所述训练模型,并将调整之后的训练模型作为文本纠错模型。

主权项:1.一种文本纠错方法,包括:获取包括源句和目标句的样本标签,并对样本标签中的源句随机添加掩码,获得带有掩码的源句,其中带有掩码的源句中的字被掩码随机遮盖;将带有掩码的源句输入训练模型,根据上下文获得预测结果;根据所述样本标签的源句、目标句和预测结果计算精确率和召回率;对多个样本标签的精确率和召回率计算平均精确率和平均召回率,并根据平均精确率和平均召回率计算精确率和召回率的调和平均数F1;以及根据所述调和平均数F1调整所述训练模型,并将调整之后的训练模型作为文本纠错模型,其中训练模型不仅对源句中的错字进行纠正,还根据上下文还原出源句中被遮盖位置原有的字。

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