[发明专利]识别文本检错方法及装置

说明书

本发明实施例提供一种识别文本检错方法及装置，属于语言处理技术领域。该方法包括：获取识别文本中每一分词的识别置信度、翻译置信度和语境置信度；将识别文本中每一分词的识别置信度、翻译置信度及语境置信度进行融合，以得到识别文本中每一分词的综合置信度分值，将综合置信度分值小于预设阈值的分词作为识别文本中的错误词。由于可基于翻译置信度反向确定每一分词作为识别结果的可信程度，并可基于语境置信度确定每一分词在翻译前或翻译后的语境中作为识别结果的可信程度，从而在结合翻译置信度、语境置信度以及识别置信度对识别文本中每一分词进行检错时，检错依据较为多元，并可提高检错准确度。

技术领域

本发明实施例涉及语言处理技术领域，更具体地，涉及一种识别文本检错方法及装置。

背景技术

目前，语言沟通成为不同种族群体在相互交流时所面临的一个重要课题。传统的翻译方式通常是采用人工陪同口译、交替口译以及同声传译等，以解决语言沟通障碍问题，但受限于人力不足以及成本限制，无法满足普通人进行沟通交流的需求。而语音翻译技术的发展对传统翻译方式做出了有益补充，为普通人日常沟通交流提供了另一条途径，并在成本及时效性等方面更具优势。语音翻译包括语音识别、机器翻译和语音合成这三个步骤，由于在语音识别环节中引入的错误，会直接影响后续翻译准确度，从而如何对识别文本进行检错是提升翻译准确度的关键。

相关技术中提供了一种识别文本检测方法，该方法主要是基于识别文本中每个词的识别置信度判断识别文本中每个词是否正确。由于是基于识别过程中每个词的识别置信度来进行检错，检错依据较为单一，从而检错准确度较低。

发明内容

为了解决上述问题，本发明实施例提供一种克服上述问题或者至少部分地解决上述问题的识别文本检错方法及装置。

根据本发明实施例的第一方面，提供了一种识别文本检错方法，该方法包括：

获取识别文本中每一分词的识别置信度、翻译置信度和语境置信度，翻译置信度是基于目标语言文本中每一目标词的翻译准确度所得到的，语境置信度是基于识别文本中每一分词的语境特征所得到的，目标语言文本是对识别文本进行翻译后得到的；

将识别文本中每一分词的识别置信度、翻译置信度及语境置信度进行融合，以得到识别文本中每一分词的综合置信度分值，将综合置信度分值小于预设阈值的分词作为识别文本中的错误词。

本发明实施例提供的方法，通过获取识别文本中每一分词的识别置信度、翻译置信度和语境置信度，将识别文本中每一分词的识别置信度、翻译置信度及语境置信度进行加权求和，以得到识别文本中每一分词的综合置信度分值，将综合置信度分值小于预设阈值的分词作为识别文本中的错误词。由于可基于翻译置信度反向确定每一分词作为识别结果的可信程度，并可基于语境置信度确定每一分词在翻译前或翻译后的语境中作为识别结果的可信程度，从而在结合翻译置信度、语境置信度以及识别置信度对识别文本中每一分词进行检错时，检错依据较为多元，并可提高检错准确度。

结合第一方面的第一种可能的实现方式，在第二种可能的实现方式中，目标语言文本是将识别文本输入至翻译编解码循环神经网络输出得到的；相应地，获取识别文本中每一分词的翻译置信度，包括：

基于翻译编解码循环神经网络中解码层的输出特征及每一分词在识别文本中的编码特征，获取每一分词的翻译贡献度，每一分词的编码特征用于表示每一分词翻译前的语境；

对每一分词的翻译贡献度进行归一化，获取每一分词对应的归一化注意力权重系数；

将每一分词对应的归一化注意力权重系数与每一目标词的翻译准确度进行加权求和，得到每一分词的翻译置信度。

结合第一方面的第二种可能的实现方式，在第三种可能的实现方式中，获取每一分词在识别文本中的编码特征，包括：