[发明专利]机器纠错方法、装置、电子设备和可读存储介质在审
申请号: | 202110298083.7 | 申请日: | 2021-03-19 |
公开(公告)号: | CN113051937A | 公开(公告)日: | 2021-06-29 |
发明(设计)人: | 陈昌儒;吴雨璇;杨惠;徐培来 | 申请(专利权)人: | 北京大米科技有限公司 |
主分类号: | G06F40/58 | 分类号: | G06F40/58;G06F40/232;G06Q50/20 |
代理公司: | 北京睿派知识产权代理事务所(普通合伙) 11597 | 代理人: | 刘锋 |
地址: | 100142 北京市海淀区*** | 国省代码: | 北京;11 |
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摘要: | |||
搜索关键词: | 机器 纠错 方法 装置 电子设备 可读 存储 介质 | ||
1.一种机器纠错方法,其特征在于,所述方法包括:
获取待纠错文本;
基于预先设置的中间翻译网络,对所述待纠错文本进行翻译,确定所述待纠错文本对应的第一文本;以及
至少基于预先设置的融合翻译网络、所述第一文本和所述待纠错文本,对所述第一文本进行融合翻译,确定第二文本,所述第二文本与所述待纠错文本的语种相同。
2.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
获取所述待纠错文本对应的原始文本,所述原始文本与所述第一文本的语种相同;
所述至少基于预先设置的融合翻译网络、所述第一文本和所述待纠错文本,对所述第一文本进行融合翻译,确定第二文本,包括:
确定所述第一文本与所述原始文本之间的文本相似度;以及
基于预先设置的融合翻译网络、所述第一文本、所述原始文本、所述待纠错文本和所述文本相似度,对所述第一文本进行融合翻译,确定第二文本。
3.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述第一文本与所述原始文本之间的文本相似度,包括:
对所述第一文本进行特征提取,确定所述第一文本对应的第一文本特征向量;
对所述原始文本进行特征提取,确定所述原始文本对应的原始文本特征向量;以及
确定所述第一文本特征向量和所述原始文本特征向量之间的特征距离,所述特征距离用于表征所述第一文本与所述原始文本之间的文本相似度。
4.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述确定所述第一文本与所述原始文本之间的文本相似度,包括:
将所述第一文本和所述原始文本输入预先设置的语言统计模型,确定所述第一文本和所述原始文本之间的文本相似度。
5.根据权利要求1所述的方法,其特征在于,所述至少基于预先设置的融合翻译网络、所述第一文本和所述待纠错文本,对所述第一文本进行融合翻译,确定第二文本,包括:
基于预先设置的融合翻译网络、所述第一文本、所述待纠错文本和第一预定翻译策略,对所述第一文本进行融合翻译,确定第二文本;
其中,所述第一预定翻译策略用于表征所述第一文本在所述融合翻译网络中的权重、所述待纠错文本在所述融合翻译网络中的权重、所述第一文本和所述待纠错文本在所述融合翻译网络中的拼接方式。
6.根据权利要求2所述的方法,其特征在于,所述基于预先设置的融合翻译网络、所述第一文本、所述原始文本、所述待纠错文本和所述文本相似度,对所述第一文本进行融合翻译,确定第二文本,包括:
基于预先设置的融合翻译网络、所述第一文本、所述原始文本、所述待纠错文本、所述文本相似度和第二预定翻译策略,对所述第一文本进行融合翻译,确定第二文本;
其中,所述第二预定翻译策略用于表征所述第一文本在所述融合翻译网络中的权重、所述原始文本在所述融合翻译网络中的权重、所述待纠错文本在所述融合翻译网络中的权重、所述文本相似度在所述融合翻译网络中的权重,以及所述第一文本、所述原始文本、所述待纠错文本和所述文本相似度在所述融合翻译网络中的拼接方式。
7.根据权利要求5或6所述的方法,其特征在于,所述融合翻译网络基于深度神经网络构建;
所述方法还包括:
对所述第一文本和所述待纠错文本进行数据预处理,或者,对所述第一文本、所述原始文本、所述待纠错文本和所述文本相似度进行数据预处理,所述数据预处理至少包括特征提取。
8.根据权利要求1或2所述的方法,其特征在于,所述方法还包括:
在预定显示界面显示所述第二文本。
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