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申请/专利权人：郑州大学
申请日：2023-12-12
公开（公告）日：2024-06-18
公开（公告）号：CN117634473B
主分类号：G06F40/232
分类号：G06F40/232;G06F40/253;G06N3/0455;G06N5/04;G06F18/243;G06F18/27;G06N3/096;G06N3/084
优先权：
专利状态码：有效-授权
法律状态：2024.06.18#授权;2024.03.19#实质审查的生效;2024.03.01#公开
摘要：本发明涉及一种融入源信息的语法纠错早停多轮解码方法和系统，其中，方法包括：步骤S1：获取需要纠错的源信息；步骤S2：将所述源信息输入语法纠错模型，通过所述语法纠错模型解码得到语法纠错后的信息，所述语法纠错模型为BART预训练模型或T5预训练模型；其中，所述语法纠错模型在解码过程中使用多轮解码，并且在多轮解码中融入所述源信息，通过早停机制判断所述多轮解码是否结束，若未达到早停机制，则继续解码；若达到早停机制，则停止解码。本发明在语法纠错方法中引入多轮解码，并在多轮解码中融入源信息，还通过早停机制提高多轮解码效率。
主权项：1.一种融入源信息的语法纠错早停多轮解码方法，其特征在于：包括：步骤S1：获取需要纠错的源信息；步骤S2：将所述源信息输入语法纠错模型，通过所述语法纠错模型解码得到语法纠错后的信息，所述语法纠错模型为BART预训练模型或T5预训练模型；其中，所述语法纠错模型在解码过程中使用多轮解码，并且在多轮解码中融入所述源信息，通过早停机制判断所述多轮解码是否结束，若未达到早停机制，则继续解码；若达到早停机制，则停止解码；所述步骤S2中语法纠错模型在解码过程中使用多轮解码，并且在多轮解码中融入所述源信息，方法包括：将所述源信息和语法纠错模型的上一轮的解码结果合并成新序列，并将所述新序列作为语法纠错模型下一轮的解码输入，实现对下一轮解码的校正，重复该校正过程以实现多轮解码；所述早停机制包括第一判断条件和第二判断条件，若满足所述第一判断条件或第二判断条件，则停止解码，反之则继续解码，其中，所述第一判断条件为：判断上一轮解码的结果和下一轮解码的结果是否相同，若相同，则停止解码；若不相同，则继续解码；所述第二判断条件为：判断多轮解码的早停概率是否大于早停阈值，若是，则停止解码；若否，则继续解码。
全文数据：
权利要求：
百度查询： 郑州大学 一种融入源信息的语法纠错早停多轮解码方法和系统
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