一种基于语序与语义联合分析的中文文本检错方法及系统
实质审查的生效
摘要
本发明公开一种基于语序与语义联合分析的中文文本检错方法及系统。针对现有的中文文本检错方法，无法深入理解中文文本语义，自动分配权重，设计了一种把文本视为一维图片，并且使用双向循环神经网络拟合文本与自注意力机制分配权重的中文文本预测错误模型。本发明采用全卷积神经网络(FCN)与残差网络(ResNet)组成的语义理解模块(FR)，具有以下两个优点：一是使用全卷积神经网络(FCN)把一维文本数据视为一维图片，理解文本语义，解决了现有技术处理语义手段缺乏问题；二是使用残差网络(ResNet)加深了网络的层数，提高了特征的数量，加深对文本语义的理解程度。
基本信息
专利标题 ：
一种基于语序与语义联合分析的中文文本检错方法及系统
专利标题（英）：
暂无
公开（公告）号 ：
CN114548116A
申请号 ：
CN202210178120.5
公开（公告）日 ：
2022-05-27
申请日 ：
2022-02-25
授权号 ：
暂无
授权日 ：
暂无
发明人 ：
周仁杰沈佳冰任永坚张纪林万健曾艳寇亮袁俊峰王星
申请人 ：
杭州电子科技大学
申请人地址 ：
浙江省杭州市下沙高教园区2号大街
代理机构 ：
杭州君度专利代理事务所(特殊普通合伙)
代理人 ：
朱亚冠
优先权 ：
CN202210178120.5
主分类号 ：
G06F40/30
IPC分类号 ：
G06F40/30 G06F40/232 G06F40/211 G06F40/117 G06N3/04
IPC结构图谱
G
G部——物理
G06
计算；推算或计数
G06F
电数字数据处理
G06F40/30
语义分析
法律状态
2022-06-14 ：
实质审查的生效
IPC(主分类) : G06F 40/30
申请日 : 20220225
申请日 : 20220225
2022-05-27 ：
公开
注：本法律状态信息仅供参考，即时准确的法律状态信息须到国家知识产权局办理专利登记簿副本。
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