发明专利已授权

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

📄 申请号：CN202210178120.5 📄 发布日：2026/05/25

著录项目信息

申请日

2022-02-25

公开号

CN114548116A

公开日

2022-05-27

申请人

杭州电子科技大学

法律状态

已下证

专利类型

发明

主分类号

G06F40_30

IPC 分类号

G06F40_30 , G06F40_232 , G06F40_211 , G06F40_117 , G06N3_04 ,

技术画像

所属领域

自然语言处理自然语言处理文本纠错语义分析

应用场景

文本校对, 智能写作辅助, 教育考试, 语音识别文本后处理, 办公自动化

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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。

权利要求书 (12项) 说明书附图

……

图1

图2

图3

法律状态时间线

基于层次残差自注意力神经网络的长期电力负荷预测方法

当前第 / 件

一种利用动态图注意力网络的恶意软件检测方法

同领域国内专利 · IPC: (G06F40_30)

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