【摘 要】
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随着信息电子化的深入发展和自媒体群体的快速扩增,中文电子文本数量呈井喷式增长,伴随产生了大量的文本拼写错误和语法错误,极大降低了互联网文本信息质量,给电子文本的使用与传播带来消极影响,尤其是在新闻领域,对文本初稿的校对是一项体量巨大的工作,仅仅依靠人工校正成本极高,效率低下。中文文本纠错（Chinese text error correction）是自然语言处理领域中的经典任务,利用MASKED机
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随着信息电子化的深入发展和自媒体群体的快速扩增,中文电子文本数量呈井喷式增长,伴随产生了大量的文本拼写错误和语法错误,极大降低了互联网文本信息质量,给电子文本的使用与传播带来消极影响,尤其是在新闻领域,对文本初稿的校对是一项体量巨大的工作,仅仅依靠人工校正成本极高,效率低下。中文文本纠错（Chinese text error correction）是自然语言处理领域中的经典任务,利用MASKED机制对文本序列进行定位纠正是文本纠错研究中的常用方法。通过使用深度学习模型提升计算机对中文错误的纠正精度可以辅助新闻工作者更高效的完成文本校正工作,文中针对中文文本纠错任务做了如下工作:（1）抓取公开新闻文稿数据,经过处理将原始数据转换成对齐可用的小体量数据集,着重研究模型在特定领域小样本数据集上的纠错效果。（2）针对原生BERT模型中缺乏全局检错能力的问题,文中通过使用双向GRU网络,构造具有检错网络和纠错网络的复合型网络BGSM-BERT,提高模型预测错误位置的精度,提升语言模型对文本检测的鲁棒性。该方法在SIGHAN和HIT News Set两个数据集上较原生BERT进行对比,检错准确率分别提升了2.8和8.2个百分点。（3）针对原生BERT中固定掩蔽符导致的掩码不灵活问题,文中提出了改进的KMCS-BERT网络,在预训练阶段使用混淆集代替原有的单一字符掩码,根据数据集特点对混淆集进行定制化处理,控制混淆集中语音错误文本和形构错误文本所占的比例,同时通过对语料进行语音和笔划建模,进一步提高模型在纠错功能上的灵活性与准确度。该方法在SIGHAN和HIT News Set两个数据集上较原生BERT进行对比,检错准确率分别提升了13.6和18.9个百分点。该论文有图45幅,表9个,参考文献59篇。
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