一种基于生成对抗网络的语法错误纠正方法

摘要

本发明属于信息处理领域，具体涉及一种基于生成对抗网络的语法错误纠正方法，使用生成对抗网络进行语法错误纠正，所述生成对抗网络包括生成器Gθ与鉴别器Dφ两部分，生成器Gθ将语法错误的句子翻译成语法正确的重写句子，鉴别器Dφ评估生成器Gθ对错误输入的句子进行词汇相似、语义保留和语法进行正确重写的概率。本发明提出了一种基于句子对分类的鉴别器，通过学习直接优化目标，而不是构建或依赖n‑gram模型，可以更好地区分语法文本和非语法文本。并且本发明所提出的模型在测试中可以获得较传统方法更好的结果，并且不依赖于除训练数据之外的任何数据。本发明用于语法错误的纠正。