【摘 要】
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文本中存在的表达冗余、词汇误用和内容缺失等错误会显著影响文本语义的理解,当前解决上述文本错误的纠错模型存在两个主要的问题:当前的文本纠错模型主要基于编码器-解码器
【基金项目】
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国家社会科学基金后期资助项目(No.20FTQB020)
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文本中存在的表达冗余、词汇误用和内容缺失等错误会显著影响文本语义的理解,当前解决上述文本错误的纠错模型存在两个主要的问题:当前的文本纠错模型主要基于编码器-解码器框架,解码速度较慢;许多工作将错误检测和修正分离成两个任务,没有形成统一的整体.为此,提出了一种基于层次化修正框架的文本纠错模型.首先,基于预训练模型建模得到文本的多种语义表示;其次,利用文本的语义表示识别出文本中错误的位置;最后,利用层次化修正框架计算精化的修正操作并完成对错误的修正.针对公开文本纠错数据集CONLL-14进行了相关实验,结果表
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