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深层语义特征增强的ReLM中文拼写纠错模型

目录

深层语义特征增强的ReLM中文拼写纠错模型（1）．．．．．．．．．．．．．．．．3

深层语义特征增强的ReLM中文拼写纠错模型．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

模型架构与设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.1模型整体框架．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．3

2.2前向传播与后向求导．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．4

2.2.1神经网络结构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．5

2.2.2向量表示与语义提取．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3深层语义特征增强模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．7

2.3.1注意力机制与语义关注．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．8

2.3.2聚合语义信息处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．9

2.3.3特征重加权技术．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．10

模型实验与优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．11

3.1数据集与实验设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．12

3.1.1数据来源与预处理．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．13

3.1.2实验数据规模与分布．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．14

3.2语义特征增强效果评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．15

3.2.1基于句法与语义分析的实验．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．16

3.2.2基于人工标注数据的精度测试．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．18

3.3模型性能评估．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．19

3.3.1错误纠正率与准确率分析．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．20

3.3.2模型复杂度与计算效率．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．21

3.4参数优化与模型提升．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．22

3.4.1超参数调整策略．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．23

3.4.2模型结构优化．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．24

结论与展望．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.1研究结论．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．25

4.2截面总结与不足．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．26

4.3未来研究方向．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．27

深层语义特征增强的ReLM中文拼写纠错模型（2）．．．．．．．．．．．．．．．28

内容概括．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.1研究背景与意义．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．28

1.2文献综述．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．29

相关技术概览．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．31

2.1拼写纠错的基本概念．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．32

2.2ReLM及其应用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．33

2.3深层语义特征在文本处理中的作用．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．34

系统架构设计．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．35

3.1内容分析模块．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．．36

3.2深度