【摘 要】
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语法纠错是自然语言处理领域的重要任务之一,中文由于语法规则灵活复杂,中文语法纠错一直是一项具有挑战性的任务.本研究将中文语法纠错视为机器翻译问题,将错误的语句作为源语句翻译成正确的目标语句.使用Transformer模型作为基线纠错模型,首先,利用BERT学习到的参数初始化编码器（BERT-Encoder）使模型更好的收敛,然后,利用动态掩蔽作为数据增强方法,解决训练所需的带错误标注的平行语料不足
【基金项目】
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国家自然科学基金（61902114）资助；
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语法纠错是自然语言处理领域的重要任务之一,中文由于语法规则灵活复杂,中文语法纠错一直是一项具有挑战性的任务.本研究将中文语法纠错视为机器翻译问题,将错误的语句作为源语句翻译成正确的目标语句.使用Transformer模型作为基线纠错模型,首先,利用BERT学习到的参数初始化编码器（BERT-Encoder）使模型更好的收敛,然后,利用动态掩蔽作为数据增强方法,解决训练所需的带错误标注的平行语料不足的问题.使用MaxMatch Scorer作为评价指标, F0.5相比基线模型提升了9.94%,实验结果表明该方法对模型纠错性能的提升具有有效性.
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按照系统科学的二象对偶理论，创新系统应包括创新状态和创新过程，对应为创新能力和创新效率，因此，研究创新系统的表现不能偏于一面。基于二象对偶理论，以农村合作金融机构创新能力和创新效率协同发展为分析框架，参考广东省农村合作金融机构发展实例，对机构的创新能力、创新效率及其协调度进行测度，以及探讨协调发展度对机构经营绩效的影响。结果表明：农村合作金融机构的创新能力、创新效率总体水平较低，区域差异较大，其中
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