[发明专利]文本错误检测模型的评测方法及装置

权利要求书

1.一种文本错误检测模型的评测方法，其特征在于，包括：

根据文本错误检测模型对第一错误文本进行错误检测，获取所述文本错误检测模型无法识别的第一错误类型；

根据所述文本错误检测模型对第二错误文本进行错误检测，获取所述文本错误检测模型无法识别的第一目标子类型；

其中，所述第二错误文本中包含的第一候选子类型的种类多于所述第一错误文本中包含的第一候选子类型的种类，所述第一候选子类型为所述第一错误类型的子类型；所述第一目标子类型为所述第一候选子类型中的一个或者多个。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

所述第二错误文本包含的第一候选子类型的错误数据占比多于所述第一错误文本中包含的第一候选子类型的错误数据占比。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述第一错误文本的数量小于所述第二错误文本的数量。

4.根据权利要求1至3任一项所述的方法，其特征在于，所述根据文本错误检测模型对第一错误文本进行错误检测，获取所述文本错误检测模型无法识别的第一错误类型之前，还包括：

根据所述文本错误检测模型无法识别的历史数据在标准文本集合中进行匹配，获取匹配成功的第一文本；

在所述标准文本集合包括的与所述历史数据不匹配的文本中进行随机抽取，获取第二文本；

根据预设转换规则对所述第一文本和所述第二文本进行转换，获取所述第一错误文本。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述根据所述文本错误检测模型对第二错误文本进行错误检测，获取所述文本错误检测模型无法识别的第一目标子类型，包括：

根据所述文本错误检测模型对所述第二错误文本进行错误检测，获取第二错误文本对应的错误检测结果；

将所述第二错误文本对应的错误检测结果与第二错误文本对应的标准错误数据信息进行对比，获取第二错误文本对应的对比结果；

对所述第二错误文本对应的对比结果进行错词分类，获取所述第一目标子类型。

6.根据权利要求5所述的方法，其特征在于，所述对所述第二错误文本对应的对比结果进行错词分类，获取所述第一目标子类型，包括：

将所述第二错误文本对应的对比结果输入至预先训练好的错词分类模型中，获取所述错词分类模型输出的第一目标子类型；其中，所述错词分类模型用于对所述对比结果中的错误数据进行词性分析，获取所述对比结果中包含的第一目标子类型。

7.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据所述文本错误检测模型对第i错误文本进行错误检测，获取所述文本错误检测模型无法识别的第i-1目标子类型，所述i的初始值为3；

其中，所述第i错误文本中包含的第i-1候选子类型的种类多于第i-1错误文本中包含的第i-1候选子类型的种类，所述第i-1候选子类型为第i-2目标子类型的子类型；所述第i-1目标子类型为所述第i-1候选子类型中的一个或者多个；

更新i=i+1，直至更新后的所述i等于N；其中，N为大于或等于4的整数。

8.根据权利要求4所述的方法，其特征在于，所述预设转换规则包括以下一项或多项：

随机字符替换、随机插入、随机删除、基于光学字符识别OCR的错误替换、基于自动语音识别技术ASR的错误替换、键盘错误替换、随机置换。

9.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述方法还包括：

根据最后一次错误检测确定的目标子类型，对所述文本错误检测模型进行优化。