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

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。

《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》是一发明专利，专利号为 2022101781205，当前法律状态为已下证，由杭州电子科技大学提出申请，发明人为周仁杰;沈佳冰;任永坚;张纪林;万健;曾艳;寇亮;袁俊峰;王星，申请日期为2022-02-25，公开（公告）日期为2025-03-28，国际专利分类号（IPC）为 G06F 40/30 (2020.01)，所属技术领域包括：中文文本处理文本清洗文本检错领域卷积神经网络循环神经网络。该专利已下发证书，权利稳定，适合直接办理转让过户，是企业申报高企、项目招投标、质押融资的优质标的。赋翼网提供从选品、尽调、合同签订到官方著录项目变更（过户）的一站式专利转让服务，专业顾问全程协助，确保交易合规、安全、高效。专利摘要：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。

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