[发明专利]混淆语句的生成方法、终端设备及计算机可读存储介质在审

专利信息
申请号: 202110693427.4 申请日: 2021-06-22
公开(公告)号: CN113536776A 公开(公告)日: 2021-10-22
发明(设计)人: 赵洋;朱继刚;包荣鑫;陈龙;曹晓粲 申请(专利权)人: 深圳价值在线信息科技股份有限公司
主分类号: G06F40/232 分类号: G06F40/232;G06F40/289;G06F40/211
代理公司: 深圳中一联合知识产权代理有限公司 44414 代理人: 田甜
地址: 518000 广东省深圳市福田区沙头街道*** 国省代码: 广东;44
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摘要:
搜索关键词: 混淆 语句 生成 方法 终端设备 计算机 可读 存储 介质
【说明书】:

本申请适用于数据处理技术领域,提供了一种混淆语句的生成方法、终端设备及计算机可读存储介质,包括:将目标语句拆分为多个第一词语;按照预设规则从所述多个第一词语中确定出第二词语;生成所述第二词语的混淆词语;将所述混淆词语替换所述目标语句中的所述第二词语,得到所述目标语句的混淆语句。通过上述方法,能够自动生成任意语句的混淆语句,有利于实现文本纠错中语句级别的纠错、提高文本纠错的准确率。

技术领域

本申请属于数据处理技术领域,尤其涉及一种混淆语句的生成方法、终端设备及计算机可读存储介质。

背景技术

随着人工智能技术的发展,自然语言处理技术的应用也越来越广泛。在自然语言处理过程中,随着待处理文本中错误词语的增加,自然语言处理结果的准确度也随之降低。因此,文本纠错是自然语言处理中的关键步骤。文本纠错是指将文本中错误的语句纠正为正确语句的过程。例如:将语句“大会按照会议驿城审议了议案”纠正为“大会按照会议议程审议了议案”。

现有技术中,文本纠错主要依赖于混淆字字典,混淆字字典中包括正确词语和每个正确词语的混淆词语。换言之,现有的本文纠错通常是基于词语级别的纠错。对于一个完整语句而言,只进行词语级别的纠错将会丢掉较多的语义信息。例如,上述示例中,“驿城”作为一个独立的词语是正确的,但从整个语句来看,这个词语是错误的。如果对该语句进行词语级别的纠错,纠错结果的准确度较低。因此,构建混淆语句字典是提高语句纠错的准确率的关键。

发明内容

本申请实施例提供了一种混淆语句的生成方法、终端设备及计算机可读存储介质,可以自动生成任意语句的混淆语句,有利于实现文本纠错中语句级别的纠错、提高文本纠错的准确率。

第一方面,本申请实施例提供了一种混淆语句的生成方法,包括:

将目标语句拆分为多个第一词语;

按照预设规则从所述多个第一词语中确定出第二词语;

生成所述第二词语的混淆词语;

将所述混淆词语替换所述目标语句中的所述第二词语,得到所述目标语句的混淆语句。

在本申请实施例中,从由目标语句拆分出的多个第一词语中确定出第二词语,然后生成第二词语的混淆词语,并将混淆词语替换原目标语句中的第二词语,得到目标语句的混淆语句。通过上述方法,能够根据目标语句中的不同词语自动生成目标语句的多个混淆语句,该方法能够适应不同的文本纠错环境。进一步的,基于本申请实施例中的方法能够构建语句级别的混淆字典,有利于实现文本纠错中语句级别的纠错,进而提高文本纠错的准确率。

在第一方面的一种可能的实现方式中,所述将目标语句拆分为多个第一词语,包括:

按照词性将所述目标语句划分为多个第三词语;

将满足预设词性的所述第三词语确定为所述第一词语。

在第一方面的一种可能的实现方式中,所述第一词语中包括单字词语和多字词语;

所述按照预设规则从所述多个第一词语中确定出第二词语,包括:

获取第一随机数;

若所述第一随机数在第一预设范围内,则从所述单字词语中确定出所述第二词语;

若所述第一随机数在第二预设范围内,则从所述多字词语中确定出所述第二词语。

在第一方面的一种可能的实现方式中,当所述第二词语为所述单字词语时,所述生成所述第二词语的混淆词语,包括:

获取第二随机数;

若所述第二随机数在第三预设范围内,则生成所述单字词语的形近字;将所述单字词语的形近字确定为所述第二词语的混淆词语;

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