[发明专利]文本纠正方法、设备及存储介质

说明书

本申请实施例提供一种文本纠正方法、设备及存储介质。在本申请实施例中，采用带有指定特征标识符的训练语料，以拼音转汉字的方式进行有针对性的训练，可以得到具有纠错能力的拼音‑文本预测模型，通过该拼音‑文本预测模型对输入待纠正文本对应的带有指定特征标识符的拼音序列进行文本预测，可以解决在语音识别过程中存在的文本错误、首字遗漏以及不同领域词汇冲突等问题，得到准确的纠正后文本，大大提升了语音识别过程的准确度。

技术领域

本申请涉及人工智能技术领域，尤其涉及一种文本纠正方法、设备及存储介质。

背景技术

随着人工智能的迅速发展，越来越多的智能机器应用到人们的生活当中，为了降低用户在使用智能机器时的难度，大多数智能机器都配有语音识别功能。用户在使用智能机器时，可向智能机器输入语音指令，智能机器可将接收到的语音指令转换成文本信息，通过对文本信息的解析来识别用户的意图，进而执行相应的任务。

然而，在人机进行语音交互的过程中，由于复杂的交互场景和环境，以及不同用户具有不同的口音，常存在智能机器识别语音不准确的情况，无法转换成对应的文本信息或者转换的文本信息有误，导致智能机器无法进行人机对话或执行相应的任务。

发明内容

本申请的多个方面提供一种文本纠正方法、设备及存储介质，用以提高人机交互过程中语音信息转换成文本信息的准确率。

本申请实施例提供了一种文本纠正方法，所述方法包括：获取待纠正文本，所述待纠正文本是对语音信号进行语音识别得到的；生成所述待纠正文本对应的初始拼音序列，并在所述初始拼音序列中添加指定特征标识符得到目标拼音序列；将所述目标拼音序列输入拼音-文本预测模型进行文本预测，得到候选文本集合；所述拼音-文本预测模型是根据带有所述指定特征标识符的训练语料训练得到的；从所述候选文本集合中，选择所述待纠正文本对应的纠正后文本。

本申请实施例还提供了一种文本纠正设备，所述设备包括：处理器以及存储有计算机程序的存储器；所述处理器，用于执行所述计算机程序，以用于：获取待纠正文本，所述待纠正文本是对语音信号进行语音识别得到的；生成所述待纠正文本对应的初始拼音序列，并在所述初始拼音序列中添加指定特征标识符得到目标拼音序列；将所述目标拼音序列输入拼音-文本预测模型进行文本预测，得到候选文本集合；所述拼音-文本预测模型是根据带有所述指定特征标识符的训练语料训练得到的；从所述候选文本集合中，选择所述待纠正文本对应的纠正后文本。

本申请实施例还提供了一种存储有计算机程序的计算机可读存储介质，当所述计算机程序被处理器执行时，致使所述处理器至少实现以下动作：获取待纠正文本，所述待纠正文本是对语音信号进行语音识别得到的；生成所述待纠正文本对应的初始拼音序列，并在所述初始拼音序列中添加指定特征标识符得到目标拼音序列；将所述目标拼音序列输入拼音-文本预测模型进行文本预测，得到候选文本集合；所述拼音-文本预测模型是根据带有所述指定特征标识符的训练语料训练得到的；从所述候选文本集合中，选择所述待纠正文本对应的纠正后文本。

在本申请实施例中，采用带有指定特征标识符的训练语料，以拼音转汉字的方式进行有针对性的训练，可以得到具有纠错能力的拼音-文本预测模型，通过该拼音-文本预测模型对输入待纠正文本对应的带有指定特征标识符的拼音序列进行文本预测，可以解决在语音识别过程中存在的文本错误、首字遗漏以及不同领域词汇冲突等问题，得到准确的纠正后文本，大大提升了语音识别过程的准确度。

附图说明

此处所说明的附图用来提供对本申请的进一步理解，构成本申请的一部分，本申请的示意性实施例及其说明用于解释本申请，并不构成对本申请的不当限定。在附图中：

图1a为本申请实施例提供的一种文本纠正方法的流程图；

图1b为本申请实施例提供的一种拼音-文本预测模型的结构示意图；

图2为本申请实施例提供的一种文本纠正设备的结构示意图。

具体实施方式