[发明专利]一种基于加入文本信息的词向量的中文语法错误检测方法有效
| 申请号： | 201810741530.X | 申请日： | 2018-07-06 |
| 公开（公告）号： | CN108984525B | 公开（公告）日： | 2019-07-12 |
| 发明（设计）人： | 赵建博;李思;李明正;徐雅静 | 申请（专利权）人： | 北京邮电大学 |
| 主分类号： | G06F17/27 | 分类号： | G06F17/27;G06N3/04 |
| 代理公司： | 暂无信息 | 代理人： | 暂无信息 |
| 地址： | 100876 *** | 国省代码： | 北京;11 |
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| 摘要： | 本发明公开了一种加入文本信息的词向量的中文语法错误检测方法及装置，属于信息处理领域。该方法的特征包括：先对输入的文本的词语进行向量化，形成文本矩阵；再利用循环神经网络形成各词向量相关的文本信息；重建文本矩阵；利用循环神经网络提取上下文信息；之后利用前向神经网络计算各个词语错误性得分；使用错误性得分推断错误位置。本发明通过结合基于文本化词向量，使得中文语法检测效果得到提升，具有很大的使用价值。 | ||
| 搜索关键词： | 词向量 文本信息 循环神经网络 语法错误检测 文本矩阵 错误性 中文 词语 前向神经网络 信息处理领域 上下文信息 错误位置 语法检测 文本化 向量化 再利用 推断 文本 重建 | ||
【主权项】：
1.一种基于加入文本信息的词向量的中文语法错误检测方法，其特征在于，所述方法包含以下结构和步骤：(1)文本词语的向量化：对输入文本中的词语进行映射，将各个词语映射为相应的词向量，已分词的文本即数值化为各个词语的词向量连接而成的文本矩阵；(2)循环神经网络形成各词向量相关的文本信息：对步骤(1)得到的文本矩阵进行处理，利用循环神经网络捕获各个词对应的上下文信息，得到关于各词向量相关的文本信息；(3)文本矩阵重建：对步骤(1)中的各个词语映射为相应的词向量使用步骤(2)得到的各词向量相关的文本信息进行处理，得到加入文本信息的词向量表示的文本矩阵；(4)循环神经网络提取上下文信息：对步骤(3)得到的加入文本信息的词向量表示的文本矩阵进行处理，利用循环神经网络提取上下文信息，得到文本中各个词向量对应的特征表示；(5)前向神经网络计算各个词语错误性得分：对步骤(4)中得到的文本中各个词向量对应的特征表示进行处理，特征表示经过一个前向神经网络得到文本中各个词语的错误性得分；(6)使用错误性得分推断错误位置：对步骤(5)得到的文本中各个词语的错误性得分进行处理，在整个文本层面对各个词语的错误性得分进行推断，得到错误词语的相关信息。
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