基于深度学习算法的英语语法纠错系统设计

摘要

由于英语单词使用场景的不同,经常出现单词构成的短句或长句与相邻长句语法不相匹配,出现语法错误,因此,需要通过语法纠错系统对其错误单词加以修正。一般情况下,纠错系统通过对单词组合序列与大词库语法数据进行对比,根据匹配度的对比结果,对差异单词及其组合顺序进行重组,以此实现纠错的效果。但是在这个过程中,大词库语法的信息储量严重制约纠错效果与纠错效率。为了打破大词库语法信息对纠错系统的制约,采用深度学习算法,通过重构深度学习硬件框架,实现算法底层硬件功能的重新配置;利用深度学习算法,对系统软件纠错计算参量加以优化,全局替换深度学习算法,增加系统纠错自我学习能力,摆脱大词库语法信息的制约。测试结果表明,设计系统的整体纠错能力较好,系统整体稳定性较佳,具有一定应用价值。