[发明专利]一种基于深度神经网络与多标记分类的病句检测方法

权利要求书

1.一种病句检测方法，其特征在于，包括如下步骤：

步骤一：对于一个输入的句子，表示为一个实例；然后根据词法、句法分析提取特征，将实例转换为特征向量；

步骤二：将步骤一得到的特征向量作为深度神经网络的输入，通过深度神经网络的计算，逐层获得压缩表示；

步骤三：将最后一层神经网络的压缩表示作为多标记分类层的输入，计算得到最终确定的语病类型。

2.如权利要求1所述的病句检测方法，其特征在于，步骤一包括：对实例进行预处理，包括汉语词切分和词性标注以及依存分析。

3.如权利要求1所述的病句检测方法，其特征在于，步骤一包括：以出现的词、词性、词与词之间的依存关系作为特征。

4.如权利要求1所述的病句检测方法，其特征在于，步骤三包括：计算获得各种语病对应的概率值，设定阈值，若针对某一种语病的概率输出超过该阈值，则认为该句子包含这种错误。