摘要：
针对中文拼写纠错, 提出两种新的改进方法。其一, 在Transformer注意力机制的基础上, 添加高斯分布的偏置矩阵, 用于提高模型对局部文本的关注程度, 加强对错误文本中错误字词和周边文字的信息提取。其二, 使用ON_LSTM模型, 对错误文本表现出的特殊语法结构特征进行语法信息提取。实验结果表明, 所提出的两种方法均能有效提高准确率和召回率, 并且, 将两种方法融合后的模型取得最高F1值。
段建勇, 袁阳, 王昊. 基于Transformer局部信息及语法增强架构的中文拼写纠错方法[J]. 北京大学学报自然科学版, 2021, 57(1): 61-67.
DUAN Jianyong, YUAN Yang, WANG Hao. Chinese Spelling Correction Method Based on Transformer Local Information and Syntax Enhancement Architecture[J]. Acta Scientiarum Naturalium Universitatis Pekinensis, 2021, 57(1): 61-67.
