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基于Soft-Masked BERT的新闻文本纠错研究
被引量：
2
1
作者
史健婷
吴林皓
+1 位作者
张英涛
常亮
《计算机技术与发展》
2022年第5期202-207,共6页
互联网时代的新闻宣传领域,每天都会产生海量的文本稿件,仅依靠人工进行校正,成本极高,效率低下。利用计算机辅助技术对新闻稿件进行审阅极大地提高了校稿效率,大大减少人力成本,进一步利用特定新闻领域语料集的深度学习模型,完成个性...
互联网时代的新闻宣传领域,每天都会产生海量的文本稿件,仅依靠人工进行校正,成本极高,效率低下。利用计算机辅助技术对新闻稿件进行审阅极大地提高了校稿效率,大大减少人力成本,进一步利用特定新闻领域语料集的深度学习模型,完成个性化定制,在该领域的纠错过程中可以取得更好的效果。文中使用一种全新的中文文本纠错模型理论:Soft-Masked BERT,该模型将中文文本的检错过程与纠错过程分离,纠正网络的输入来自于检测网络输出。文中旨在Soft-Masked BERT基础上进行改进并应用。使用“哈尔滨工业大学新闻网”新闻稿件中10 000条文本序列(HIT News Site)作为初始语料进行训练,之后对该新闻网的相关稿件进行中文文本校对。结果表明,Soft-Masked模型在HIT News Site数据集上的整体性能表现优于BERT-Finetune,准确率提高0.6个百分点,精确率提高1.3个百分点,召回率提高1.5个百分点,F1分数提高1.4个百分点,效果良好。
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关键词
新闻稿件
计算机辅助技术
深度学习
中文文本纠错
soft-masked
BERT
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职称材料
题名
基于Soft-Masked BERT的新闻文本纠错研究
被引量：
2
1
作者
史健婷
吴林皓
张英涛
常亮
机构
黑龙江科技大学
哈尔滨工业大学
出处
《计算机技术与发展》
2022年第5期202-207,共6页
基金
2018年度黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(2018-KYYWF-1189)
2019年度黑龙江省省属本科高校基本科研业务费项目(2019-KYYWF-0735)。
文摘
互联网时代的新闻宣传领域,每天都会产生海量的文本稿件,仅依靠人工进行校正,成本极高,效率低下。利用计算机辅助技术对新闻稿件进行审阅极大地提高了校稿效率,大大减少人力成本,进一步利用特定新闻领域语料集的深度学习模型,完成个性化定制,在该领域的纠错过程中可以取得更好的效果。文中使用一种全新的中文文本纠错模型理论:Soft-Masked BERT,该模型将中文文本的检错过程与纠错过程分离,纠正网络的输入来自于检测网络输出。文中旨在Soft-Masked BERT基础上进行改进并应用。使用“哈尔滨工业大学新闻网”新闻稿件中10 000条文本序列(HIT News Site)作为初始语料进行训练,之后对该新闻网的相关稿件进行中文文本校对。结果表明,Soft-Masked模型在HIT News Site数据集上的整体性能表现优于BERT-Finetune,准确率提高0.6个百分点,精确率提高1.3个百分点,召回率提高1.5个百分点,F1分数提高1.4个百分点,效果良好。
关键词
新闻稿件
计算机辅助技术
深度学习
中文文本纠错
soft-masked
BERT
Keywords
news release
computer-aided technology
deep learning
Chinese text error correction
soft-masked
BERT
分类号
TP391 [自动化与计算机技术—计算机应用技术]
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题名
作者
出处
发文年
被引量
操作
1
基于Soft-Masked BERT的新闻文本纠错研究
史健婷
吴林皓
张英涛
常亮
《计算机技术与发展》
2022
2
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