一种文本纠错方法及装置

    公开(公告)号:CN112560450B

    公开(公告)日:2024-02-13

    申请号:CN202011442529.0

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本申请公开了一种文本纠错方法及装置,该方法包括:在获取到目标领域下的待纠错文本后,先从待纠错文本中确定待纠错对象,并根据该待纠错对象、通用混淆集和专用混淆集,确定该待纠错对象的候选混淆对象;再根据该待纠错文本、该待纠错对象和该待纠错对象的候选混淆对象,生成该待纠错文本对应的纠错后文本。其中,因通用混淆集用于记录通用易混淆对象对之间的对应关系,且专用混淆集用于记录目标领域下专用易混淆对象对之间的对应关系,使得基于通用混淆集和专用混淆集确定的候选混淆对象不仅包括通用易混淆对象,还包括在目标领域下特有的专用易混淆对象,如此使得该候选混淆对

    一种语义理解方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111814487B

    公开(公告)日:2024-05-31

    申请号:CN202010691064.6

    申请日:2020-07-17

    Abstract: 本申请提供了一种语义理解方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:获取目标文本;根据目标文本以及预先针对目标文本所属领域构建的知识语义树模板,生成能够体现目标文本语义的知识语义树,作为目标知识语义树,其中,知识语义树模板包括目标文本所属领域中能够体现语义的多个实体、多个实体分别对应的实体的类型以及多个实体之间的关系,目标知识语义树包括能够体现目标文本语义的多个目标实体、多个目标实体分别对应的实体类型以及多个目标实体之间的关系;根据目标知识语义树,从标准文本集合中确定目标文本对应的标准文本。本申请提供的语义理解方法能够正确理解目标文本所表达内容的真正语义。

    篇章解析方法、电子设备及存储装置

    公开(公告)号:CN112257412A

    公开(公告)日:2021-01-22

    申请号:CN202011024707.8

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本申请公开了一种篇章解析方法、电子设备和存储装置,其中,篇章解析方法包括:获取待解析篇章;其中,待解析篇章包括若干段落;对若干段落进行识别,将属于同一主题类型且连续的段落,作为与主题类型对应的区段;分别确定与同一主题类型对应的区段之间的编辑关系。上述方案,能够加深篇章解析深度。

    篇章解析方法、电子设备及存储装置

    公开(公告)号:CN112257412B

    公开(公告)日:2023-12-01

    申请号:CN202011024707.8

    申请日:2020-09-25

    Abstract: 本申请公开了一种篇章解析方法、电子设备和存储装置,其中,篇章解析方法包括:获取待解析篇章;其中,待解析篇章包括若干段落;对若干段落进行识别,将属于同一主题类型且连续的段落,作为与主题类型对应的区段;分别确定与同一主题类型对应的区段之间的编辑关系。上述方案,能够加深篇章解析深度。

    一种文本纠错方法及装置

    公开(公告)号:CN112560450A

    公开(公告)日:2021-03-26

    申请号:CN202011442529.0

    申请日:2020-12-11

    Abstract: 本申请公开了一种文本纠错方法及装置,该方法包括:在获取到目标领域下的待纠错文本后,先从待纠错文本中确定待纠错对象,并根据该待纠错对象、通用混淆集和专用混淆集,确定该待纠错对象的候选混淆对象;再根据该待纠错文本、该待纠错对象和该待纠错对象的候选混淆对象,生成该待纠错文本对应的纠错后文本。其中,因通用混淆集用于记录通用易混淆对象对之间的对应关系,且专用混淆集用于记录目标领域下专用易混淆对象对之间的对应关系,使得基于通用混淆集和专用混淆集确定的候选混淆对象不仅包括通用易混淆对象,还包括在目标领域下特有的专用易混淆对象,如此使得该候选混淆对象更全面,从而使得基于该候选混淆对象生成的纠错后文本更准确。

    一种语义理解方法、装置、设备及存储介质

    公开(公告)号:CN111814487A

    公开(公告)日:2020-10-23

    申请号:CN202010691064.6

    申请日:2020-07-17

    Abstract: 本申请提供了一种语义理解方法、装置、设备及存储介质,其中,方法包括:获取目标文本;根据目标文本以及预先针对目标文本所属领域构建的知识语义树模板,生成能够体现目标文本语义的知识语义树,作为目标知识语义树,其中,知识语义树模板包括目标文本所属领域中能够体现语义的多个实体、多个实体分别对应的实体的类型以及多个实体之间的关系,目标知识语义树包括能够体现目标文本语义的多个目标实体、多个目标实体分别对应的实体类型以及多个目标实体之间的关系;根据目标知识语义树,从标准文本集合中确定目标文本对应的标准文本。本申请提供的语义理解方法能够正确理解目标文本所表达内容的真正语义。

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