基于层级多任务学习的中文语法错误检测方法及系统

摘要

本公开提供了一种基于层级多任务学习的中文语法错误检测方法及系统，所述方法为：获取中文文字序列数据，对获取的数据进行预处理；对预处理后的数据进行向量表示；以得到的向量表示为输入，分别根据粗粒度神经网络和细粒度神经网络进行特征学习，得到特征表示，将两个神经网络得到的特征表示进行融合，得到融合后的特征表示；融合之后的特征表示，经过非线性处理并映射到目标状态个数空间上，每个字符以概率值最大对应的标注作为最终的预测结果；本公开更关注于数据不平衡对性能带来的负面影响，通过分层级使得训练过程中正类样本的数据信息增加，从而平衡了数据不平衡带来的负面影响。