[发明专利]一种基于双向长短时记忆网络的多任务学习中文语病诊断方法有效
| 申请号： | 201911224397.1 | 申请日： | 2019-12-04 |
| 公开（公告）号： | CN110889284B | 公开（公告）日： | 2023-04-07 |
| 发明（设计）人： | 田文洪;黎在万;高印权 | 申请（专利权）人： | 成都中科云集信息技术有限公司 |
| 主分类号： | G06F40/284 | 分类号： | G06F40/284;G06N3/0442;G06N3/045;G06N3/047 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 610000 四川省成都市成华*** | 国省代码： | 四川;51 |
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| 摘要： | 本发明提供一种基于双向长短时记忆网络的多任务学习中文语病诊断方法，包括：获取近年来中文语法错误诊断任务(Chinese Grammatical Error Diagnosis，CGED)提供的汉语水平考试作文批改数据集；采用融合字嵌入获得模型输入序列，充分利用文本特征，提升诊断效果；将获得的输入序列输入到Bi‑LSTM，通过神经网络的学习获得中文语法错误诊断模型；采用多任务学习的方法，以检测句子是否有语病为主任务，检测句子的语病类型以及错误的位置为辅任务，多任务之间共享隐藏层参数，保留任务相关的输出层；本发明充分利用了检测中文语句是否有语病任务与检测语病类型和错误位置任务之间的关联性，解决了在检测中文语句是否有语病任务中，由于没有较好的特征导致检测效果不好的问题，同时由于多任务共同优化，在一定程度上提升了模型的泛化能力。 | ||
| 搜索关键词： | 一种 基于 双向 短时记忆 网络 任务 学习 中文 语病 诊断 方法 | ||
【主权项】：
暂无信息
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