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公开(公告)号:CN111475618A
公开(公告)日:2020-07-31
申请号:CN202010245146.8
申请日:2020-03-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06N3/08
Abstract: 本公开实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:接收待纠错文本;将上述待纠错文本输入预先建立的文本纠错模型,得到纠错后文本,其中,上述文本纠错模型是通过以下方式训练得到的:基于从预先获取的样本集中选取的样本进行第一次前向传播,得到第一损失,其中,样本包括样本待纠错文本和与样本待纠错文件对应的样本纠错后文本;确定噪声信息;基于上述噪声信息和所选取的样本进行第二次前向传播,得到第二损失;基于上述第一损失和上述第二损失,调整文本纠错模型的模型参数。该实施方式提升了文本纠错模型的整体性能,使生成的纠错后文本更加准确。
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公开(公告)号:CN111475618B
公开(公告)日:2023-06-13
申请号:CN202010245146.8
申请日:2020-03-31
Applicant: 百度在线网络技术(北京)有限公司
IPC: G06F16/33 , G06F40/205 , G06F40/253 , G06N3/084
Abstract: 本公开实施例公开了用于生成信息的方法和装置。该方法的一具体实施方式包括:接收待纠错文本;将上述待纠错文本输入预先建立的文本纠错模型,得到纠错后文本,其中,上述文本纠错模型是通过以下方式训练得到的:基于从预先获取的样本集中选取的样本进行第一次前向传播,得到第一损失,其中,样本包括样本待纠错文本和与样本待纠错文件对应的样本纠错后文本;确定噪声信息;基于上述噪声信息和所选取的样本进行第二次前向传播,得到第二损失;基于上述第一损失和上述第二损失,调整文本纠错模型的模型参数。该实施方式提升了文本纠错模型的整体性能,使生成的纠错后文本更加准确。
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