[发明专利]一种基于知识图谱技术的英文写作语法纠错算法

说明书

本发明公开了一种基于知识图谱技术的英文写作语法纠错算法，包括如下步骤：S1、对于网络语法错误进行预先型的加载，并且对于错误率进行排序；S2、将写作文品进行扫描并且转换成处理所需的数据，对于数据进行分析与计算；S3、计算后对于写作中出现的错误进行统计，并对于写作文品进行IP定义；对于现有的错误问题进行统计，便于对于英文写作可以更好的预审，并且将英文写作的问题进行统计，并且进行纠正，而不同的人群在不同的环境中，可以实现对于其不同的统计，保护了隐私，且在后期统计中进行错误率的统计，这样便于不同的语法问题、错误点、人群进行了一个新的统计，形成一个新的服务系统。

技术领域

本发明涉及知识图谱技术领域，具体为一种基于知识图谱技术的英文写作语法纠错算法。

背景技术

知识图谱（Knowledge Graph），在图书情报界称为知识域可视化或知识领域映射地图，是显示知识发展进程与结构关系的一系列各种不同的图形，用可视化技术描述知识资源及其载体，挖掘、分析、构建、绘制和显示知识及它们之间的相互联系，知识图谱是通过将应用数学、图形学、信息可视化技术、信息科学等学科的理论与方法与计量学引文分析、共现分析等方法结合，并利用可视化的图谱形象地展示学科的核心结构、发展历史、前沿领域以及整体知识架构达到多学科融合目的的现代理论，它能为学科研究提供切实的、有价值的参考；

但是目前的英文写作语法纠错算法对于错误率不同统计，并且对于不同地区的语言与不同类型的人员进行合理的分类管理，造成纠错不全面的现象。

发明内容

本发明提供一种基于知识图谱技术的英文写作语法纠错算法，可以有效解决上述背景技术中提出目前的英文写作语法纠错算法对于错误率不同统计，并且对于不同地区的语言与不同类型的人员进行合理的分类管理，造成纠错不全面的现象的问题。

为实现上述目的，本发明提供如下技术方案：一种基于知识图谱技术的英文写作语法纠错算法，包括如下步骤：

S1、对于网络语法错误进行预先型的加载，并且对于错误率进行排序；

S2、将写作文品进行扫描并且转换成处理所需的数据，对于数据进行分析与计算；

S3、计算后对于写作中出现的错误进行统计，并对于写作文品进行IP定义；

S4、将错误的写作语法进行统一性的合并，形成新的数据库，传输到服务器；

S5、通过人工对于语法进行二次效应，并对于语法进行说明，从而确定正确率，并传输公布到网络中；

S6、通过网络评论和修订，进行语法纠错的准确率，并保持完整性。

根据上述技术方案，所述S1中对于网络语法中错误进行定义，具体包括非词错误、真词错误和句义错误；

所述非词错误和真词错误采用N-gram分析法和查词典法；

所述句义错误分为词语错误、丢失造成的语法错误和语义错误；

所述词语错误、丢失造成的语法通过对于语句中出现的单词进行检索和对应。

根据上述技术方案，所述S2中通过处理器将数据进行数字量的转换，并对于数据进行比对，此时比对后，提出错误，并且对写作文品进行标记，同时提出新的写法；

所述错误计算算法为：

；

K为正确率，

a为原句；

b为单词；

m为正文断句数量。