【摘 要】
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针对中文文本纠错领域中训练深度学习模型所需要的标注数据有限这一问题,提出了五种数据噪声替换方案.通过实验验证,证明了其中的音似替换和形似替换两种方案可以有效增强该领域数据质量,然后通过对这两种替换方案的对比实验,探索出了一种更有效的混合替换方案.其核心在于通过噪声替换的方式提升现有数据集的大小和多样性,进而提高中文拼写纠错模型的性能.
【机 构】
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北华航天工业学院计算机学院,河北廊坊065000;北华航天工业学院计算机学院,河北廊坊065000;拓尔思信息技术股份有限公司,北京100000
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针对中文文本纠错领域中训练深度学习模型所需要的标注数据有限这一问题,提出了五种数据噪声替换方案.通过实验验证,证明了其中的音似替换和形似替换两种方案可以有效增强该领域数据质量,然后通过对这两种替换方案的对比实验,探索出了一种更有效的混合替换方案.其核心在于通过噪声替换的方式提升现有数据集的大小和多样性,进而提高中文拼写纠错模型的性能.
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