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申请/专利权人：信雅达科技股份有限公司;杭州昊清科技有限公司;浙江中正智能科技有限公司
摘要：本发明公开了一种基于大小模型协同的银行客服对话文本纠错方法，具体涉及数据处理技术领域，对获取训练语料后进行识别，以形成多个由m个词组组成的句子S以构建N‑Gram模型；S02、基于句子S的概率分布的计算量和n的大小为正相关，对N‑Gram模型进行训练，以构建文本纠错的小型模型。该方法在经过大小模型协同作用下连续两次的文本纠错后，最终获得的文本具有较高的准确率和连贯性，能够大大减轻银行员工的工作压力，避免耗费大量的时间和精力对文本信息进行审查、纠错，从而把更多精力放在分析、质检、决策等重要工作上。
主权项：1.一种基于大小模型协同的银行客服对话文本纠错方法，其特征在于，包括：S01、对获取训练语料后进行识别，以形成多个由m个词组组成的句子S以构建N-Gram模型；S02、基于句子S的概率分布的计算量和n的大小为正相关，对N-Gram模型进行训练，以构建文本纠错的小型模型，其中：当n＝2时，对应的PS计算公式如下所示： 当n＝3时，对应的PS计算公式如下所示： S02、获取待纠错文本输入至所述文本纠错的小型模型并进行n元打分计算，将窗口大小设置为n的位置的打分结果进行平均绝对离差计算，并通过设置阈值来衡量打分结果，不在阈值范围内的为疑似错误并进行替换，以得到初步纠错文本；S03、设定一个提示词模板，将所述初步纠错文本导入至设定好的一个提示词模板内，以形成二次纠错文本；S04、将所述二次纠错文本输入至本地预设的Baichuan-13B大模型中，并根据输入的提示词指令运行处理，获得矫正纠错文本。
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