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模型訓(xùn)練方法及裝置和錯(cuò)別字識(shí)別方法及裝置與流程

文檔序號(hào):12597365閱讀:來(lái)源:國(guó)知局
技術(shù)總結(jié)
本申請(qǐng)公開(kāi)了一種模型訓(xùn)練方法及裝置和錯(cuò)別字識(shí)別方法及裝置。其中,該模型訓(xùn)練方法包括:從預(yù)設(shè)文本數(shù)據(jù)源中提取文本信息以及文本信息中每條語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的時(shí)間信息;確定出文本信息中每個(gè)詞語(yǔ)對(duì)應(yīng)的詞向量以及每個(gè)詞語(yǔ)所在的語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的時(shí)間向量,其中,詞向量為用于唯一表示詞語(yǔ)的多維數(shù)組,每個(gè)詞語(yǔ)所在的語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的時(shí)間向量為用于唯一表示該詞語(yǔ)所在語(yǔ)句的發(fā)布時(shí)間;以文本信息中的語(yǔ)句為單位,將每條語(yǔ)句對(duì)應(yīng)的時(shí)間向量以及該語(yǔ)句中的每個(gè)詞語(yǔ)對(duì)應(yīng)的詞向量輸入到記憶神經(jīng)網(wǎng)絡(luò),訓(xùn)練得到神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型,其中,神經(jīng)網(wǎng)絡(luò)模型用于識(shí)別文本中的錯(cuò)別字。本申請(qǐng)解決了現(xiàn)有技術(shù)中文本中錯(cuò)別字的識(shí)別率低的技術(shù)問(wèn)題。

技術(shù)研發(fā)人員:劉粉香
受保護(hù)的技術(shù)使用者:北京國(guó)雙科技有限公司
文檔號(hào)碼:201510849928
技術(shù)研發(fā)日:2015.11.27
技術(shù)公布日:2017.06.09

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