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ONLSTM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。
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