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基于Seq2Seq与Bi-LSTM的中文文本自动校对模型
被引量：
15
1
作者
龚永罡
吴萌
+1 位作者
廉小亲
裴晨晨
《电子技术应用》
2020年第3期42-46,共5页
针对中文文本自动校对提出了一种新的基于Seq2Seq和Bi-LSTM结合的深度学习模型。与传统的基于规则和概率统计的方法不同,基于Seq2Seq基础结构改进,加入了Bi-LSTM单元和注意力机制,实现了一个中文文本自动校对模型。采用F0.5与GLEU指标评...
针对中文文本自动校对提出了一种新的基于Seq2Seq和Bi-LSTM结合的深度学习模型。与传统的基于规则和概率统计的方法不同,基于Seq2Seq基础结构改进,加入了Bi-LSTM单元和注意力机制,实现了一个中文文本自动校对模型。采用F0.5与GLEU指标评价,通过公开的数据集进行不同模型的对比实验。实验结果表明,新模型能有效地处理长距离的文本错误以及语义错误,Bi-RNN以及注意力机制的加入对中文文本校对模型的性能有显著提升。
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关键词
中文文本校对
循环神经网络
Seq2Seq
自然语言处理
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职称材料
题名
基于Seq2Seq与Bi-LSTM的中文文本自动校对模型
被引量：
15
1
作者
龚永罡
吴萌
廉小亲
裴晨晨
机构
北京工商大学计算机与信息工程学院食品安全大数据技术北京市重点实验室
出处
《电子技术应用》
2020年第3期42-46,共5页
文摘
针对中文文本自动校对提出了一种新的基于Seq2Seq和Bi-LSTM结合的深度学习模型。与传统的基于规则和概率统计的方法不同,基于Seq2Seq基础结构改进,加入了Bi-LSTM单元和注意力机制,实现了一个中文文本自动校对模型。采用F0.5与GLEU指标评价,通过公开的数据集进行不同模型的对比实验。实验结果表明,新模型能有效地处理长距离的文本错误以及语义错误,Bi-RNN以及注意力机制的加入对中文文本校对模型的性能有显著提升。
关键词
中文文本校对
循环神经网络
Seq2Seq
自然语言处理
Keywords
Chinese
text
proofreading
recurrent
neural
network
Seq2Seq
natural
language
proceessing
分类号
TN06 [电子电信—物理电子学]
TP312 [自动化与计算机技术—计算机软件与理论]
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作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Seq2Seq与Bi-LSTM的中文文本自动校对模型
龚永罡
吴萌
廉小亲
裴晨晨
《电子技术应用》
2020
15
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