[发明专利]一种基于bert的字音混合纠错模型在审
| 申请号： | 202011147702.4 | 申请日： | 2020-10-23 |
| 公开（公告）号： | CN112231480A | 公开（公告）日： | 2021-01-15 |
| 发明（设计）人： | 陈达纲;谭敏;李泽松 | 申请（专利权）人： | 中电科大数据研究院有限公司 |
| 主分类号： | G06F16/35 | 分类号： | G06F16/35;G06F40/232;G06K9/62;G06N3/04;G06N3/08 |
| 代理公司： | 贵州派腾知识产权代理有限公司 52114 | 代理人： | 宋妍丽 |
| 地址： | 550000 贵州省贵阳市贵阳*** | 国省代码： | 贵州;52 |
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| 摘要： | |||
| 搜索关键词： | 一种 基于 bert 字音 混合 纠错 模型 | ||
【权利要求书】：
1.一种基于bert的字音混合纠错模型，包括检测网络，其特征在于：检测网络后级有纠错网络，纠错网络采用BERT模型；检测网络指出可能存在错误的字符，纠错网络对可能存在错误的字符进行校正。
2.如权利要求1所述的基于bert的字音混合纠错模型，其特征在于：所述纠错网络为序列多标注模型。
3.如权利要求1所述的基于bert的字音混合纠错模型，其特征在于：所述纠错网络还接受原始输入作为输入，且该原始输入和检测网络的输出一一对应。
4.如权利要求1所述的基于bert的字音混合纠错模型，其特征在于：所述检测网络采用双向循环神经网络模型BiLSTM。
5.如权利要求1所述的基于bert的字音混合纠错模型，其特征在于：所述检测网络的输入字符数和纠错网络的输出字符数一致。
6.如权利要求1所述的基于bert的字音混合纠错模型，其特征在于：所述纠错网络后接一前馈网络。
7.如权利要求1所述的基于bert的字音混合纠错模型，其特征在于：所述检测网络的输出为每个字符存在错误的概率值。
8.如权利要求1所述的基于bert的字音混合纠错模型，其特征在于：所述纠错网络由十二个相同的块堆叠组成，每个块包含多头及注意力机制。
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