[发明专利]场景纠错方法、装置、电子设备和存储介质

说明书

本申请公开了场景纠错方法、装置、电子设备和存储介质，涉及纠错技术领域。具体实现方案为：在需要对用户在当前场景下输入的原文本信息进行纠错时，从当前场景对应的语料集合获取与原文本信息匹配的候选语料，并根据候选语料对原文本信息进行事实识别，以确定原文本信息是否存在错误，并在原文本信息存在错误时，根据候选语料对原文本信息进行纠错，并向用户提供纠错后的文本信息。由此，提供了一种基于场景语料对原文本信息进行纠错的方式，结合对原文本信息进行事实例证的结果，准确实现了对不同场景中的原文本信息纠错。

技术领域

本申请涉及计算机技术领域，具体涉纠错技术领域，尤其涉及场景纠错方法、装置、电子设备和存储介质。

背景技术

语言在使用的过程中，若使用者对语言掌握不够或者粗心大意时，则很容易发生用词不当、张冠李戴等错误。在某些场景，很小的语言错误也可能带来非常恶劣的影响。而纠错技术就是解决这一问题的技术。

在对输入文本进行纠错的过程中，相关技术中的纠错方式包括传统纠错方式和基于深度学习的纠错方式，传统纠错方式通过语言模型和翻译模型对错误文本翻译为正确文本，基于深度学习的纠错方式，通过大规模的监督语料对训练纠错模型，并通过训练后的纠错模型直接对输入文本进行纠错。然而，在实现本申请的过程中发明人发现相关技术中至少存在如下技术问题：传统纠错方式在对不同场景的输入文本进行纠错时，需要训练不同场景各自对应的语言模型和翻译模型，并且，对不同场景需要人工挑选特征，同时需要训练场景相关的语言模型和翻译模型，缺乏可扩展性和通用性，并且，该方式所得的纠错后的文本可能并不符合实际事实情况。基于深度学习的纠错方式，需要人工标标注监督语料，对不同场景需要不同的纠错模型，不同场景件模型不能服用，场景纠错成本较高。因此，如何有效地实现场景纠错是目前亟需解决的技术问题。

发明内容

本申请提出一种场景纠错方法、装置、电子设备和存储介质，直接结合场景语料库中与输入文本匹配的候选语料，并结合候选语料对原文本信息进行事实例证，准确实现了对不同场景中的原文本信息纠错。

本申请第一方面实施例提出了一种场景纠错方法，包括：获取用户在当前场景下输入的原文本信息；从预先构建的场景语料库中，获取与所述当前场景对应的语料集合；从所述语料集合中获取与所述原文本信息匹配的候选语料；根据所述候选语料对所述原文本信息进行事实识别，以确定所述原文本信息是否存在错误；如果所述原文本信息存在错误，则根据所述候选语料对所述原文本信息进行纠错，并向所述用户提供纠错后的文本信息。

在本申请的一个实施例中，所述根据所述候选语料对所述原文本信息进行事实识别，以确定所述原文本信息是否存在错误，包括：对所述原文本信息进行事实信息抽取，以得到所述原文本信息中描述的事实信息，其中，所述事实信息包括：实体的属性信息，所述属性信息包括属性以及所述属性的第一属性值；获取所述候选语料中所述属性的第二属性值，其中，所述第二属性值为所述属性的真实属性值；如果所述第一属性值和所述第二属性值不一致，则确定所述原文本信息存在错误；所述根据所述候选语料对所述原文本信息进行纠错，包括：将所述原文本信息中的所述第一属性值替换为所述第二属性值，以得到纠错后的文本信息。

在本申请的一个实施例中，所述根据所述候选语料对所述原文本信息进行事实识别，以确定所述原文本信息是否存在错误，包括：对所述候选语料和所述原文本信息进行推理分析，以得到所述候选语料和所述原文本信息的推理关系；如果所述推理关系为第一类型，则确定所述原文本信息存在错误，其中，所述第一类型，用于表示所述候选语料与所述原文本信息矛盾。

在本申请的一个实施例中，所述对所述候选语料和所述原文本信息进行推理分析，以得到所述候选语料和所述原文本信息的推理关系，包括：将所述候选语料和所述原文本信息输入到预设的自然语言推理模型中，以得到所述候选语料和所述原文本信息的推理关系。