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申请/专利权人：平安科技(深圳)有限公司

摘要：本发明涉及人工智能技术，可应用于智慧城市领域中，揭露了一种智能化文本纠错方法，包括：利用未标记文本集对原始文本纠错模型进行非监督训练得到初级文本纠错模型，利用已标记文本集对所述初级文本纠错模型进行监督训练得到标准文本纠错模型，对纠错文本执行文本遮蔽操作得到已遮蔽文本，将所述已遮蔽文本输入至所述标准文本纠错模型中，得到预测文本及所述预测文本的预测概率值，在所述预测文本与所述待纠错文本不相同且所述预测概率值大于所述预设概率值时，根据所述预测文本对所述待纠错文本进行文本纠错。本发明还提出一种智能化文本纠错装置、电子设备以及一种计算机可读存储介质。本发明可以解决在不过度消耗人工和计算机资源的前提下提高文本纠错效果的问题。此外，本发明还涉及区块链技术，所述文本、文本集可存储于区块链中。

主权项：1.一种智能化文本纠错方法，其特征在于，所述方法包括：利用未标记文本集对预构建的原始文本纠错模型进行非监督训练，得到初级文本纠错模型；利用已标记文本集对所述初级文本纠错模型进行监督训练，得到标准文本纠错模型；获取待纠错文本，对所述待纠错文本执行文本遮蔽操作得到一组或多组已遮蔽文本，将所述已遮蔽文本输入至所述标准文本纠错模型中，得到预测文本及所述预测文本的预测概率值；在所述预测文本与所述待纠错文本不相同，且所述预测概率值大于预设概率值时，根据所述预测文本对所述待纠错文本进行文本纠错；其中，所述利用未标记文本集对预构建的原始文本纠错模型进行非监督训练，得到初级文本纠错模型，包括：根据预构建的文本向量转换方法，将所述未标记文本集转化为文本向量集；对所述未标记文本集进行位置标注得到文本位置集；根据所述文本向量转换方法，将所述文本位置集转化为位置向量集；将所述位置向量集和所述文本向量集输入至所述原始文本纠错模型进行非监督训练，直至所述非监督训练的训练次数满足预设训练要求，退出训练得到初级文本纠错模型；所述根据预构建的文本向量转换方法，将所述未标记文本集转化为文本向量集，包括：采用如下转换方法，将所述未标记文本集转化为文本向量集： 其中，表示基于所述文本向量转换方法的文本决策树的路径值，表示所述未标记文本集中未标记文本的索引，且为正整数，表示在路径下，所述未标记文本集第个未标记文本的文本向量，表示在路径内第个未标记文本对应的霍夫曼编码，路径为正整数，为所述文本向量转换方法的迭代因子，表示sigmoid函数，为所述未标记文本集；所述将所述位置向量集和所述文本向量集输入至所述原始文本纠错模型进行非监督训练，包括：将所述文本向量集以向量数据为划分单位，划分出多组词语向量集；将所述文本向量集以向量的行为划分单位，划分出多组段落向量集；计算每组所述词语向量集、每组所述段落向量集及所述位置向量集的权重关系，根据所述权重关系更新所述原始文本纠错模型的内部参数。

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百度查询： 平安科技(深圳)有限公司 智能化文本纠错方法、装置、电子设备及可读存储介质