基于Transformer的中文纠错系统设计与实现

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实现中文文本纠错的目的是提高语言的正确性,同时减少人工校验成本.序列到序列的深度模型可以避免人工提取特征,减少人工工作量,对文本任务拟合能力强,特别是Transformer模型,近几年在自然语言处理领域大火大热.Transformer模型摒弃了传统序列到序列模型中CNN或RNN的方法和模块,开创性地将自注意力机制作为编解码器的核心,不仅训练速度快,而且解决了RNN处理长距离文本可能导致语义丢失的问题.本论文设计了一个基于Transformer的中文纠错系统,经过NLPCC 2018官方基准测试集的测试,本论文设计的模型精确率达到27.19,召回率达到12.27,证明本系统有效.
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