[发明专利]文本校对方法、装置、设备及存储介质

权利要求书

1.一种文本校对方法，其特征在于，包括：

获取待校对文本；

利用对预训练模型进行微调得到的语法纠错模型，对所述待校对文本进行多轮语法纠错处理，得到语法纠错目标结果；

利用对所述预训练模型进行微调得到的拼写纠错模型，对所述语法纠错目标结果进行多轮拼写纠错处理，得到拼写纠错目标结果，并将所述拼写纠错目标结果作为所述待校对文本的校对结果。

2.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用对预训练模型进行微调得到的语法纠错模型，对所述待校对文本进行多轮语法纠错处理，得到语法纠错目标结果，包括：

从第一轮语法校对开始，将所述待校对文本作为多个语法纠错模型在当前语法校对每轮的输入数据进行语法纠错处理，得到每个语法纠错模型在所述当前语法校对每轮输出的语法纠错数据；

对所述每个语法纠错模型在所述当前语法校对每轮输出的语法纠错数据进行集成处理，得到所述当前语法校对每轮的语法纠错结果；

将所述当前语法校对每轮的语法纠错结果作为所述每个语法纠错模型在下一语法校对每轮的输入数据进行语法纠错处理，得到所述每个语法纠错模型在所述下一语法校对每轮输出的语法纠错数据，并执行集成处理操作，得到下一语法校对每轮的语法纠错结果；

重复上述步骤，直至得到第一预设每轮的语法纠错结果，作为所述语法纠错目标结果。

3.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，所述利用对所述预训练模型进行微调得到的拼写纠错模型，对所述语法纠错目标结果进行多轮拼写纠错处理，得到拼写纠错目标结果，包括：

从第一轮拼写校对开始，将所述语法纠错目标结果作为所述拼写纠错模型在当前拼写校对每轮的输入数据进行拼写纠错处理，得到所述拼写纠错模型在所述当前拼写校对每轮的拼写纠错结果；

将所述当前拼写校对每轮的拼写纠错结果作为所述拼写纠错模型在下一拼写校对每轮的输入数据进行拼写纠错处理，得到所述拼写纠错模型在所述下一拼写校对每轮的拼写纠错结果；

重复上述步骤，直至得到第二预设每轮的拼写纠错结果，作为所述拼写纠错目标结果。

4.根据权利要求3所述的方法，其特征在于，所述将所述语法纠错目标结果作为所述拼写纠错模型在当前拼写校对每轮的输入数据进行拼写纠错处理，得到所述拼写纠错模型在所述当前拼写校对每轮的拼写纠错结果，包括：

在所述当前拼写校对每轮利用所述拼写纠错模型，按照所述当前拼写校对每轮对应的拼写纠错阈值对所述语法纠错目标结果进行拼写纠错处理，得到在所述当前拼写校对每轮的拼写纠错结果；

所述将所述当前拼写校对每轮的拼写纠错结果作为所述拼写纠错模型在下一拼写校对每轮的输入数据进行拼写纠错处理，得到所述拼写纠错模型在所述下一拼写校对每轮的拼写纠错结果，包括：

调整所述当前拼写每轮对应的拼写纠错阈值，得到下一拼写每轮对应的拼写纠错阈值；

在所述下一拼写校对每轮利用所述拼写纠错模型，按照所述下一拼写校对每轮对应的拼写纠错阈值对所述当前拼写校对每轮的拼写纠错结果进行拼写纠错处理，得到在所述下一拼写校对每轮的拼写纠错结果。

5.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

从所述待校对文本的校对结果中识别出待过滤信息，其中，所述待过滤信息包括空格、非中文字符、人名、标点符号、公司名称以及机构名称中的一种或者多种；

将所述待过滤信息与所述待校对文本的原始文本内容进行匹配，从所述待过滤信息中确定与所述原始文本内容不匹配的已修改信息；

基于所述待校对文本的原始文本内容，对所述已修改信息进行还原。

6.根据权利要求1所述的方法，其特征在于，还包括：

获取所述预训练模型对应的正训练样本；

基于所述正训练样本生成所述预训练模型对应的负训练样本；

利用所述正训练样本和所述负训练样本，对所述预训练模型进行分布训练和微调，生成所述语法纠错模型和所述拼写纠错模型。