申请/专利权人：亿度慧达教育科技(北京)有限公司

申请日：2019-09-25

公开（公告）日：2021-04-13

公开（公告）号：CN112651230A

主分类号：G06F40/232(20200101)

分类号：G06F40/232(20200101);G06F40/242(20200101);G06F40/284(20200101)

优先权：

专利状态码：有效-授权

法律状态：2022.04.26#授权;2021.04.30#实质审查的生效;2021.04.13#公开

摘要：本申请实施例提供了一种融合语言模型生成方法和装置、单词纠错方法和电子设备。该融合语言模型生成方法包括：确定至少两个预先训练好的语言模型的权重；根据权重以及拼写纠错训练集中样本纠错候选单词在各语言模型中的先验概率，得到融合的先验概率；根据融合的先验概率、样本纠错候选单词为样本拼写错误单词的样本拼写建议单词的转移概率以及样本纠错候选单词的标签信息，调整各语言模型权重；基于预先训练好的语言模型以及各语言模型调整后的权重，生成融合语言模型。通过将预先训练好的语言模型按照不同权重进行融合，生成融合语言模型，利用融合语言模型对拼写错误单词进行纠错，能够从纠错候选集里面选择合理的单词作为最终拼写建议单词。

主权项：1.一种融合语言模型生成方法，其特征在于，包括：确定至少两个预先训练好的语言模型的权重；根据所述权重以及拼写纠错训练集中样本纠错候选单词在各所述语言模型中的先验概率，得到融合的先验概率；根据所述融合的先验概率、所述样本纠错候选单词为样本拼写错误单词的样本拼写建议单词的转移概率以及所述样本纠错候选单词的标签信息，调整各所述语言模型的权重；基于所述预先训练好的所述语言模型以及各所述语言模型调整后的权重，生成融合语言模型；其中，所述样本纠错候选单词的标签信息表征所述样本纠错候选单词是否为所述样本拼写错误单词的正确样本拼写建议单词；所述拼写纠错训练集为所述样本拼写错误单词与所述样本拼写错误单词对应的所述样本纠错候选单词的集合。

全文数据：

权利要求：

百度查询： 亿度慧达教育科技(北京)有限公司 融合语言模型生成方法和装置、单词纠错方法和电子设备

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