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申请/专利权人：思必驰科技股份有限公司
摘要：本发明实施例提供一种用于多任务场景的纠错模型训练方法。该方法包括：接收训练语料以及训练语料的基准纠正语料；将训练语料输入至包含编码器、解码器的纠错模型，编码器利用训练语料以及基准语料确定带有第一预测标签的第一纠正语料，输出第一纠正语料的第一纠正文本语料；将第一纠正文本语料输入至解码器，通过确定带有第二预测标签的第二纠正语料，输出第二纠正文本语料；分别基于第一纠正文本语料、第二纠正文本语料与基准纠正语料的第一、第二损失对纠错模型联合优化，得到编码器单独纠错和编码器解码器联合纠错的纠错模型。本发明实施例的纠错模型可以适应多场景进行针对性的纠错，能够保证不同任务场景的精度和延时的要求。
主权项：1.一种用于多任务场景的纠错模型训练方法，包括接收训练语料以及所述训练语料的基准纠正语料；将所述训练语料输入至包含编码器、解码器的纠错模型，所述编码器利用所述训练语料以及所述基准纠正语料确定带有第一预测标签的第一纠正语料，输出所述第一纠正语料的第一纠正文本语料；将所述第一纠正文本语料输入至所述解码器，通过确定带有第二预测标签的第二纠正语料，输出第二纠正文本语料；分别基于所述第一纠正文本语料、第二纠正文本语料与所述基准纠正语料的第一、第二损失对所述纠错模型联合优化，得到编码器单独纠错和编码器解码器联合纠错的纠错模型，用于纠正不同任务场景的语料；其中，所述纠正不同任务场景的语料包括：基于纠错精度、延时要求动态识别输入语料的任务场景；通过所述任务场景对应的解码策略，调用纠错模型的编码器或联合的编码器解码器对所述输入语料进行纠错，得到所述任务场景下的纠正文本语料。
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百度查询： 思必驰科技股份有限公司 用于多任务场景的纠错模型训练方法电子设备和存储介质
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